HBase技术介绍
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 | Timestamp | Column Family | |
URI | Parser | ||
r1 | t3 | url=http://www.taobao.com | title=天天特价 |
t2 | host=taobao.com | ||
t1 | |||
r2 | t5 | url=http://www.alibaba.com | content=每天… |
t4 | host=alibaba.com |
O Row Key: 行键,Table的主键,Table中的记录按照Row Key排序
O 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
O 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.
O .META.:记录了用户表的Region信息,.META.可以有多个regoin
O -ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region
O 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,并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知到,HMaster首先会处理遗留的 HLog文件,将其中不同Region的Log数据进行拆分,分别放到相应region的目录下,然后再将失效的region重新分配,领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中,会发现有历史HLog需要处理,因此会Replay HLog中的数据到MemStore中,然后flush到StoreFiles,完成数据恢复。
HBase存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型:
1. HFile, HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装,即StoreFile底层就是HFile
2. HLog File,HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
下图是HFile的存储格式:
首先HFile文件是不定长的,长度固定的只有其中的两块:Trailer和FileInfo。正如图中所示的,Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。File Info中记录了文件的一些Meta信息,例如:AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。
Data Block是HBase I/O的基本单元,为了提高效率,HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定,大号的Block有利于顺序Scan,小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字,目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。
HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项,并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构:
开始是两个固定长度的数值,分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key,开始是固定长度的数值,表示RowKey的长度,紧接着是RowKey,然后是固定长度的数值,表示Family的长度,然后是Family,接着是Qualifier,然后是两个固定长度的数值,表示Time Stamp和Key Type(Put/Delete)。Value部分没有这么复杂的结构,就是纯粹的二进制数据了。
HLogFile
上图中示意了HLog文件的结构,其实HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,除了table和region名字外,同时还包括 sequence number和timestamp,timestamp是“写入时间”,sequence number的起始值为0,或者是最近一次存入文件系统中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的KeyValue,可参见上文描述。
结束
本文对HBase技术在功能和设计上进行了大致的介绍,由于篇幅有限,本文没有过多深入地描述HBase的一些细节技术。目前一淘的存储系统就是基于HBase技术搭建的,后续将介绍“一淘分布式存储系统”,通过实际案例来更多的介绍HBase应用。
HBase技术介绍的更多相关文章
- 【转】HBase技术介绍 转载自 http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html
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. HB ...
- Hadoop集群中Hbase的介绍、安装、使用
导读 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. 一.Hbase ...
- Phoenix(sql on hbase)简单介绍
Phoenix(sql on hbase)简单介绍 介绍: Phoenix is a SQL skin over HBase delivered as a client-embedded JDBC d ...
- HBase技术简介
一.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. ...
- 直播:中国HBase技术社区第一届MeetUp
6月6日,由中国HBase技术社区组织,阿里云主办的中国第一届HBase Meetup将在北京举行,来自阿里.小米.滴滴.360等公司的各位大神会共同探讨HBase2.0的技术革新,HBase在国内各 ...
- Hbase技术详细学习笔记
注:转自 Hbase技术详细学习笔记 最近在逐步跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行 ...
- 中国HBase技术社区第一届Meetup资料大合集
2018年6月6号,由中国HBase技术社区组织,阿里云主办的中国第一次HBase Meetup在北京望京阿里中心举行,来自阿里.小米.滴滴.360等公司的各位HBase的PMC.committer共 ...
- .Net环境下的缓存技术介绍 (转)
.Net环境下的缓存技术介绍 (转) 摘要:介绍缓存的基本概念和常用的缓存技术,给出了各种技术的实现机制的简单介绍和适用范围说明,以及设计缓存方案应该考虑的问题(共17页) 1 概念 ...
- RAID技术介绍
RAID技术介绍 简介 RAID是一个我们经常能见到的名词.但却因为很少能在实际环境中体验,所以很难对其原理 能有很清楚的认识和掌握.本文将对RAID技术进行介绍和总结,以期能尽量阐明其概念. RAI ...
随机推荐
- 化繁为简,无需后端。巧用Yql+rss,搭建我的个人网站
[本文含有大量的心理描写,没耐心的看官直接跳转到末尾即可] 前言: 最近做好了个人网站.很多人都喜欢用WordPress弄一个自己的博客之类的,但其实我觉得没这个必要,Lofter的功能.界面神马的于 ...
- 动态代理 Proxy InvocationHandler
前奏 代理模式 代理模式是常用的java设计模式,他的特征是代理类与委托类有同样的接口,代理类主要负责为委托类预处理消息.过滤消息.把消息转发给委托类,以及事后处理消息等. 代理类与委托类之间通常 ...
- UniqueID和ClientID的来源
在<漫话ID>一文中,作者提出了一个问题:为什么在ItemCreated事件中访问ClientID会导致MyButton无法响应事件,事实上 MyButton无法响应事件是因为他在客户端的 ...
- 10、SQL Server 内置函数、临时对象、流程控制
SQL Server 内置函数 日期时间函数 --返回当前系统日期时间 select getdate() as [datetime],sysdatetime() as [datetime2] getd ...
- Android之使用json进行网络数据交换
JSON作为一种轻量级的数据交换格式,凭借其易于阅读和编写.易于解析.传输速度快等优点流行了起来.最近正好在学习Android端从服务端端取数据,Json便派上了用场.好,下面开始切入主题. 1.准备 ...
- cocopods安装
CocoaPods安装和使用教程 Code4App 原创文章.转载请注明出处:http://code4app.com/article/cocoapods-install-usage 目录 CocoaP ...
- 通过Unity依赖注入
前言 Unity容器的思想起始于我在为Web Client Sofitware Factory项目工作的时候,微软的patterns&practices团队已经使用依赖注入的概念好几年了在那时 ...
- tomcat中有关配置文件的说明
在以往的tomcat使用中本人一直都没有注意到tomcat的conf目录下配置文件的作用,都是"拿来主义"的思想,从未深究.但是最近遇到很多有关tomcat配置的问题,很是头大,所 ...
- 数据结构 --- 线性表学习(php模拟)
线性表:零个或多个数据元素的有限序列(注:以下都是用的整型数据模拟) 一 顺序存储结构(用一段地址连续的存储单元一次存储线性表的数据元素) 1.1 三个属性:存储空间的起始位置:最大存储容量:当前长度 ...
- HTML5 input控件 placeholder属性
placeholder 属性提供可描述输入字段预期值的提示信息(hint),该提示会在输入字段为空时显示,并会在字段获得焦点时消失. <input placeholder="请输入姓名 ...