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HBase技术详细介绍
 
火龙果软件    发布于 2014-09-30
2276 次浏览     评价:      
 

HBase简介

HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。

上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统,其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

HBase访问接口

1. Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据

2. HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用

3. Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据

4. REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制

5. Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计

6. Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase

HBase数据模型

Table & Column Family

Row Key: 行键,Table的主键,Table中的记录按照Row Key排序

1.Timestamp: 时间戳,每次数据操作对应的时间戳,可以看作是数据的version number

2.Column Family:列簇,Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成,一个Column Family中可以由任意多个Column组成,即Column Family支持动态扩展,无需预先定义Column的数量以及类型,所有Column均以二进制格式存储,用户需要自行进行类型转换。

Table & Region

当Table随着记录数不断增加而变大后,会逐渐分裂成多份splits,成为regions,一个region由[startkey,endkey)表示,不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理:

-ROOT- && .META. Table

HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META.

1..META.:记录了用户表的Region信息,.META.可以有多个regoin

2.-ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region

3.Zookeeper中记录了-ROOT-表的location

Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper,然后访问-ROOT-表,接着访问.META.表,最后才能找到用户数据的位置去访问,中间需要多次网络操作,不过client端会做cache缓存。

MapReduce on HBase

在HBase系统上运行批处理运算,最方便和实用的模型依然是MapReduce,如下图:

HBase Table和Region的关系,比较类似HDFS File和Block的关系,HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API,可以方便的将HBase Table作为Hadoop MapReduce的Source和Sink,对于MapReduce Job应用开发人员来说,基本不需要关注HBase系统自身的细节。

HBase系统架构

Client

HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信,对于管理类操作,Client与HMaster进行RPC;对于数据读写类操作,Client与HRegionServer进行RPC

Zookeeper

Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址,HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到 Zookeeper中,使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外,Zookeeper也避免了HMaster的 单点问题,见下文描述

HMaster

HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行,HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作:

1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作

2. 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布

3. 在Region Split后,负责新Region的分配

4. 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer 上的Regions迁移

HRegionServer

HRegionServer主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBase中最核心的模块。

HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个 Region,HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储,可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中,这样最高效。

HStore存储是HBase存储的核心了,其中由两部分组成,一部分是MemStore,一部分是StoreFiles。 MemStore是Sorted Memory Buffer,用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile), 当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFiles合并成一个StoreFile,合并过程中会进 行版本合并和数据删除,因此可以看出HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的,这使得用户的写操作只要 进入内存中就可以立即返回,保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后,会逐步形成越来越大的StoreFile,当单个StoreFile大小超过一定阈值后,会触发Split操作,同时把当前 Region Split成2个Region,父Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程:

在理解了上述HStore的基本原理后,还必须了解一下HLog的功能,因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问 题的,但是在分布式系统环境中,无法避免系统出错或者宕机,因此一旦HRegionServer意外退出,MemStore中的内存数据将会丢失,这就需 要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续),HLog文件定期会滚动出新的,并