图解Hbase--大数据平台技术栈

HBase简介

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，是对Google论文BigTable的实现，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。BigTable的底层是通过GFS（Google文件系统）来存储数据，而HBase对应的则是通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据的。

HBase不同于一般的关系型数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。HBase可以在一个服务器集群上运行，并且能够根据业务进行横向扩展。

HBase特点

• 海量存储：HBase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与HBase的记忆扩展性息息相关。正是因为HBase的良好扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。
• 列式存储：列式存储，HBase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定，而不用指定列。
• 极易扩展：HBase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储能力（HDFS）的扩展。
• 高并发：目前大部分使用HBase的架构，都是采用廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，HBase的单个IO延迟下降并不多。
• 稀疏：稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间。

HBase与关系型数据库对比

HBase数据模型

• Namespace（表命名空间）：表命名空间不是强制的，如果想把多个表分到一个组去统一管理的时候才会用到表命名空间。
• Table（表）：一个表由一个或者多个列族组成。
• Row（行）：一个行包含了多个列，这些列通过列族来分类。行中的数据所属列族只能从该表所定义的列族中选取，不能定义这个表中不存在的列族。
• Column Family（列族）：列族是多个列的集合。
• Column Qualifier（列）：多个列组成一个行。列族和列用：Column Family:Column Qualifier表示。列是可以随意定义的，一个行中的列不限名字，不限数量，只限定列族。
• Cell（单元格）：一个列中可以存储多个版本的数据，每个版本就称为一个Cell。也就是说在HBase中一个列可以保存多个版本的数据。
• Timestamp（时间戳/版本号）：用来标定同一个列中多个Cell的版本号。当在插入数据的时候，如果不指定版本号，系统会自动采用系统的当前时间戳来作为版本号，也可以手动指定一个数字作为版本号。
• Rowkey（行键）：用来标识表中唯一的一行数据，以字节数组形式存储，类似关系型数据库中表的主键。rowkey在HBase中时严格按照字典序排序的。

物理视图

在物理存储上，数据是以Key-Vaule对形式存储，每个Key-Value只存储一个Cell里面的数据，不同的列族存储在不同的文件中，每个逻辑单元格（Cell）会对应一行数据，有Timestamp标记版本，每次插入、删除都会生成一行数据（append-only，写效率高）。

HBase体系架构

HBase的服务器体系结构遵循简单的主从服务器架构，一般一个HBase集群由一个Master服务（高可用的话，至少两个）和1个或多个RegionServer服务组成。Master服务负责维护表结构信息，实际的数据是保存在RegionServer上，最终RegionServer保存的表数据会直接存储在HDFS上。HBase的体系架构图如下图所示：

Master HBase的管理节点，在一个集群中Master一般是主备的，主备的选择是由Zookeeper实现的。

HBase Master主要职责：

• 为RegionServer分配Region；
• 负责RegionServer的负载均衡；
• 发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region；
• 处理Schema更新请求（表的创建、删除、修改、列族的增加等）。

RegionServer

RegionServer主要负责服务和管理Region。在分布式集群中，建议RegionServer和DataNode按照1:1比例部署，这样RegionServer中的数据文件可以存储一个副本于本机的DataNode节点中，从而在读取数据时可以利用HDFS的"短路径读取（Short Circuit）"来绕过网络请求，降低读延时。

RegionServer内部管理一个或多个Region。Region许多Store组成。每个Store对用Table中的一个列族存储，即一个Store管理一个Region上的一个列族。每个Store包含一个MemStore和0到多个StoreFile。

RegionServer的主要职责：

• RegionServe维护Master分配给它的Region，处理Client对这些Region的IO请求；
• RegionServer还负责Region的Split、Compaction。

Zookeeper

HBase通过Zookeeper来做Master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：

• 为HBase提供Failover机制，选举master，避免master单点故障问题；
• 存储所有Region的寻址入口，保存hbase:meta表信息；
• 实时监控RegionServer的状态，将RegionServer的上线和下线信息实时通知给master；
• 存储HBase的Schema，包括有哪些Table，每个Table有哪些Column Family。

HDFS

HDFS为HBase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（HLog）的支持。HBase底层存储并非必须是HDFS文件系统，但是HDFS是最佳选择，也是目前应用最广泛的选择。HDFS具体功能如下：

• 提供元数据和表数据的底层分布式存储服务；
• 数据多副本，保证了高可靠和高可用性

Client

Client使用HBase的RPC机制与HMaster、RegionServer进行通信，Client与Master进行管理类通信，与RegionServer进行数据操作类通信。Client包含了访问HBase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速HBase的访问，比如.META.元数据信息。

RegionServer内部结构

• WAL：预写日志（Write Ahead Log）。当操作到达Region的时候，HBase先把数据写到WAL中，再把数据写到MemStore中，等数据达到阈值时才会被刷写（flush）到最终存储的HFile中。WAL是一个保险机制，这样在Region的机器宕机时，由于WAL的数据是存储在HDFS中的，可以从WAL中恢复数据，所以数据并不会丢失。
• BlockCache：读缓存，用于在内存中缓存经常被读的数据。Least Recently Used (LRU) 数据在存满时会被失效。
• Region：Region相当于一个数据的分片。每一个Region都有起始rowkey和结束rowkey，这表示了Region的存储的row的范围。一个RegionServer包含多个Region，一个表的一段键值在一个RegionServer上会产生一个Region。在一个RegionServer中有一个或多个Region。
• Store：一个Region包含多个Store，一个列族分为一个Store，如果一个表只有一个列族，那么这个表在这台机器上的每一个Region里面都只有一个Store。Store是HBase的存储核心，一个Store里面有一个MemStore和一个或多个HFile。
• MemStore：有序的内存缓冲区，用于缓存还未被持久化到磁盘的数据，在持久化之前会先将数据排序，每个Region的每个列族（Store）都有一个 MemStore。
• HFile：真正存在硬盘上的，对数据按照Rowkey排好序的键值对文件。每次MemStore的flush会产生新的HFile文件。

用户写入的数据先写入WAL，然后写入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（存储为HFile），当StoreFile数量到达一定阈值，会触发Compact合并，将多个StoreFile合并成一个StoreFile。StoreFiles合并后会逐渐形成越来越大的StoreFile，当Region内的所有的StoreFiles的总的大小超过阈值（hbase.hregion.max.filesize）会触发Split操作。会把当前Region Split成两个Region，父Region下线，新Split的两个子Region被Master分配到合适的RegionServer上，使得原先一个Region的压力分流到两个Region上。

Region寻址方式

在进行数据操作的时候，首先要定位需要对哪个Region进行操作，或者从哪个Region上读取数据，因此HBase数据读取的第一步是Region寻址。

Region寻址步骤：

1. 首先Client请求Zookeeper，获取hbase:meta表所在的RegionServer的地址（/hbase/meta-region-server）。
2. Client连接hbase:meta表所在的RegionServer，获取需要访问的数据所在的RegionServer地址。Client会将hbase:meta表的相关信息缓存起来，以便下一次能够快速访问。hbase:meta表存储了所有Region的行键范围信息，通过这个表可以查询出你要操作的Rowkey属于哪个Region的范围里面，以及这个Region是属于哪个RegionServer。
3. Client请求数据所在的RegionServer，获取所需要的数据

HBase读写流程

HBase写流程

1. Client通过Region寻址定位到需要访问的RegionServer；
2. 将更新写入WAL HLog，然后将更新写入MemStore，两者写入完成即返回ACK到Client；
3. 判断MemStore的大小是否达到阈值，是否需要flush为StoreFile。

细节：

HBase使用MemStore和StoreFile存储对象表的更新，数据在更新的时候首先写入HLog和MemStore。MemStore中的数据时排序的，当MemStore累积到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore并将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。同时，系统会在Zookeeper中记录一个checkpoint，表示这个时刻之前的更新已经持久化了，当系统出现意外时，可能导致MemStore中的数据丢失，此时使用HLog来恢复chckpoint之后的数据。

HBase读流程

1. Client通过Region寻址定位到需要访问的RegionServer
2. 先从BlockCache中查找数据，找不到再去MemStore和StoreFile中查询数据

在对HBase进行写操作的时候，进行Put和Update操作的时候，其实是新增了一条数据，即使是在进行Delete操作的时候，也是新增一条数据，只是这条数据没有value，类型为DELETE，这条数据叫做墓碑标记（Tobstone）。数据的真正删除是在compact操作时进行的。

WAL机制

WAL（Write-Ahead Log，预写日志）主要用来来解决宕机之后的操作恢复问题的。数据到达Region的时候会先写入WAL，然后再被写入MemStore。就算Region的机器宕掉了，由于WAL的数据时存储在HDFS中的，所以数据并不会丢失，还可以从WAL中恢复。

HLog的生命周期

产生

所有涉及到数据的变更都会先写到HLog中，除非是关闭了HLog。

滚动

HLog的大小可以通过参数hbase.regionserver.logroll.period来控制，默认是1小时，时间达到该参数设置的时间，HBase会创建一个新的HLog文件。这就实现了HLog滚动的目的。HBase通过hbase.regionserver.maxlogs参数控制HLog的个数。滚动的目的是为了避免单个HLog文件过大的情况，方便后续的过期和删除。

过期

HLog的过期依赖于sequenceid的判断。HBase会将HLog的sequenceid和HFile最大的sequenceid（刷新到的最新位置）进行比较，如果该HLog文件中的sequenceid比刷新的最新位置的sequenceid都要小，那么这个HLog就过期了，对应HLog会被移动到/hbase/oldWALs目录。

因为HBase有主从同步的功能，这个是依赖于HLog来同步HBase的变更，所以HLog虽然过期，也不会立即删除，而是移动到别的目录中。再增加对应的检查和保留时间机制。

删除

如果HBase开启了replication，当replication执行完一个HLog的时候，会删除Zookeeper上的对应HLog节点，在HLog被移动到/hbase/oldWALs目录后，HBase每隔hbase.master.cleaner.interval（默认60秒）时间会去检查/hbase/oldWALs目录下的所有HLog，确认对应的Zookeeper的HLog节点是否被删除，如果Zookeeper上不存在对应的HLog节点，那么久直接删除对应的HLog。

hbase.master.logcleaner.ttl（默认10分钟）这个参数用来控制HLog在/hbase/oldWALs目录保留的最长时间。

MemStore刷盘

为了提高HBase的写入性能，当写请求写入MemStore后，不会立即刷盘，而是会等到一定的时候再进行刷盘操作。

发生MemStore刷盘场景：

1. 全局内存控制

当整个RegionServer中所有MemStore占用的内存达到阈值的时候，会触发刷盘的操作。

2. MemStore达到上限

当MemStore占用内存的大小达到hbase.hregion.memstore.flush.size的值的时候会触发刷盘，默认128M。

3. RegionServer的HLog数量达到上限

如果HLog太多的话，会导致故障恢复的时间过长，因此HBase会对HLog的最大个数做限制。当达到HLog的最大个数的时候，会强制刷盘（hbase.regionserver.max.logs，默认32个）。

4. MemStore达到刷写时间间隔

当MemStore达到时间间隔的阈值，会触发刷写操作，hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval，默认3600000，即1小时，如果设置为0，则意味着关闭定时自动刷写。

5. 手工触发

可以通过hbase shell或者java api手工触发flush的操作

6. 关闭RegionServer触发

当正常关闭RegionServer会触发刷盘的操作，全部数据刷盘后就不需要再使用HLog恢复数据

7. Region使用HLog恢复完数据后触发

当RegionServer出现故障的时候，其上面的Region会迁移到其他正常的RegionServer上，在恢复完Region的数据后，会触发刷盘，当刷盘完成后才会提供给业务访问。

Region拆分

随着业务的发展，在表中的数据会越来越多，Region会越来越大，这样会严重影响数据读取效率。所以当一个Region变的过大后，会触发Split操作，将一个Region分裂成两个子Region。Region的拆分分为自动拆分和手动拆分两种。

Region拆分流程

1. RegionServer自身决定region拆分，并准备发起拆分。作为第一步，它将在zookeeper的分区/hbase/region-in-transition/region-name下中创建一个znode。
2. 因为Master是父region-in-transition的znode节点的观察者，所以它知晓这个znode的建立。
3. RegionServer在HDFS的父region目录下创建一个名为“.splits”的子目录。
4. RegionServer关闭父region，强制cache刷盘并在本地数据结构中将这个region标记为offline。此时，父region的client请求将抛出NotServingRegionException，client将重试。
5. RegionServer为子region A和B分别在.splits目录下的region目录，并创建必要的数据结构。然后拆分存储文件，即先在父region中创建每个存储文件两个reference文件。这两个reference文件将指向父region文件。
6. RegionServer在HDFS中创建实际的region目录，并为每个子region更新相应的reference文件。
7. RegionServer发起Put请求到.META.表，并在.META.表中将父region设置为offline，表并添加有关子region的信息。此时，.META.表中不会有每个子region的单独的条目。client可以通过scan .META.表来知晓父region正在拆分，但是除非子region信息记录到.META.表，否则client是看不到子region的。如果前面的Put操作成功写入到.META.表，则标志父region拆分完成。如果RegionServer在put操作前返回失败，则Master和打开这个region的RegionServer将会清除region拆分的错误状态，如果.META.表成功更新，则region拆分状态会被Master向前翻。
8. RegionServer打开子region并行地接受写入请求。
9. RegionServer将子region A和B，以及它们的承载者信息分别添加到.META.表。之后，client就可以发现新的region，并访问之。client本地缓存.META.表信息，但是当它们访问RegionServer或者.META.表时，本地缓存失效，client从.META.表获取新的region信息。
10. RegionServer更新zookeeper的/hbase/region-in-transition/region-name节点中的region状态到SPLIT，以便master感知其状态变化。如果需要的话，负载器可以将子region自由地指定到其它region。
11. region拆分完成后，其元数据和HDFS仍将包含对父region的引用。这些引用将在子region压缩重写数据文件时被删除。Master的GC任务会定期检查子region是否仍然引用父文件，如果没有，父region将被删除。

为了减少对业务的影响，Region Split过程并不会真正将父Region中的HFile数据搬到子Region目录中。Split过程仅仅是在子Region中创建了到父Region的HFile的引用文件，子Region1中的引用文件指向原HFile的上部，而子Region2的引用文件指向原HFile2的下部。数据的真正搬迁工作是在Compaction过程中完成的。

Region合并

Region的合并分为小合并（Minor Compaction）和大合并（Major Compaction）。

小合并（Minor Compaction）

当MemStore达到hbase.hregion.memstore.flush.size大小的时候会将数据刷写到磁盘，生成StoreFile。随着业务的发展，数据量会越来越大，会产生很多的小文件，对于HBase的数据读取，如果要扫描大量的小文件，会导致性能很差，因此需要将这些小文件合并成一个大一点的文件。

所谓的小合并，就是把多个小的StoreFile组合在一起，形成一个较大的StoreFile，通常是累积到3个SotreFile后执行。通过hbase.hstore.compationThreadhold参数配置，小合并的步骤如下：

1. 分别读取出待合并的StoreFile文件的KeyValues，并顺序地写入到位于/hbase/.tmp目录下的临时文件中；
2. 将临时文件移动到对应的Region目录中；
3. 将合并的输入文件路径和输出路径封装成KeyValues写入WAL日志，并打上compaction标记，最后强制执行sync；
4. 将对应region数据目录下的合并的输入文件全部删除，合并完成。

这种小合并一般速度比较快，对业务的影响也比较小。本质上，小合并就是使用短时间的IO消耗以及带宽消耗换取后续查询的低延迟。在Minor Compaction过程中，达到TTL（记录保留时间）的数据会被移除，但是由墓碑标记的记录不会被移除，因为墓碑标记可能存储在不同HFile中，合并可能会跨过部分墓碑标记。

大合并（Major Compation）

大合并就是将一个Region下的所有StoreFile合并成一个大的StoreFile文件。在大合并的过程中，之前删除的行和过期的版本都会被删除。大合并一般一周做一次，由hbase.hregion.majorcompaction参数控制。大合并的影响一般比较大，尽量避免同一时间多个Region进行合并，因此HBase通过hbase.hregion.majorcompaction.jitter参数来进行控制，用于防止多个Region同时进行大合并。

具体算法：

hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘以一个随机分数，这个随机分数不能超过hbase.hregion.majorcompation.jitter的值（默认为0.5）。

通过hbase.hregion.majorcompaction参数的值加上或减去hbase.hregion.majorcompaction参数的值乘以一个随机分数的值就确定下一次大合并的时间区间。

可以通过hbase.hregion.majorcompaction设置为0来禁用major compaction。

RegionServer故障恢复

在Zookeeper中保存着RegionServer的相关信息，在RegionServer启动的时候，会在Zookeeper中创建对应的临时节点。RegionServer通过Socket和Zookeeper建立session会话，RegionServer会周期性的向Zookeeper发送ping消息包，以此说明自己还处于存活状态。而Zookeeper收到ping包后，则会更新对应Session的超时时间。

当Zookeeper超过session超时时间还未收到RegionServer的ping包，则Zookeeper会认为该RegionServer出现故障，Zookeeper会将该RegionServer对应的临时节点删除出，并通知Master，Master收到RegionServer挂掉的信息后就会启动数据恢复流程。

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文章来源: https://www.toutiao.com/group/6719655450381386251/