1.1 什么是HBase
HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统
1.2 Hbase特点
1)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。
2)列式存储
这里的列式存储其实说的是列族(ColumnFamily)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。
3)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,一个是基于存储的扩展(HDFS)。
通过横向添加RegionSever的机器,进行水平扩展,提升Hbase上层的处理能力,提升Hbsae服务更多Region的能力。
4)高并发(多核)
由于目前大部分使用Hbase的架构,都是采用的廉价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。能获得高并发、低延迟的服务。
5)稀疏
稀疏主要是针对Hbase列的灵活性,在列族中,你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的。
1.2 Hbase架构
从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成,下面来介绍一下几个组件的相关功能:
1)Client
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cache的.META.元数据的信息。
2)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:
通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行,如果master异常,会通过竞争机制产生新的master提供服务
通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态,当RegionSevrer有异常的时候,通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息
通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址
3)Hmaster(NameNode)
master节点的主要职责如下:
1.监控RegionServer
2.处理RegionServer故障转移
3.处理元数据的变更,维护集群的元数据信息
4.处理region的分配或转移,发现失效的Region,并将失效的Region分配到正常的RegionServer上,当RegionSever失效的时候,协调对应Hlog的拆分
5.在空闲时间进行数据的负载均衡
6.通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
4)HregionServer(DataNode)
HregionServer直接对接用户的读写请求,是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下:
管理master为其分配的Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层HDFS的交互,存储数据到HDFS
负责Region变大以后的拆分
负责Storefile的合并工作
5)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存储在HDFS)的支持,具体功能概括如下:
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本,保证的高可靠和高可用性
6).Write-Ahead logs
HBase的修改记录,当对HBase读写数据的时候,数据不是直接写进磁盘,它会在内存中保留一段时间(时间以及数据量阈值可以设定)。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失,为了解决这个问题,数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中,然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候,数据可以通过这个日志文件重建。
7).Region
Hbase表的分片,HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中,在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
8).Store
HFile存储在Store中,一个Store对应HBase表中的一个列族(列簇,Column Family)。
9).MemStore
顾名思义,就是内存存储,位于内存中,用来保存当前的数据操作,所以当数据保存在WAL中之后,RegsionServer会在内存中存储键值对。
10).HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件,是实际的存储文件。StoreFile是以Hfile的形式存储在HDFS的。