更新时间:2022-05-07 GMT+08:00
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HBase基本原理

数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase.apache.org/

存储在HBase中的表的典型特征:

  • 大表(BigTable):一个表可以有上亿行,上百万列
  • 面向列:面向列(族)的存储、检索与权限控制
  • 稀疏:表中为空(null)的列不占用存储空间

MRS服务的HBase组件支持计算存储分离,数据可以存储在低成本的云存储服务中,包含对象存储服务,并支持跨AZ数据备份。并且MRS服务支持HBase组件的二级索引,支持为列值添加索引,提供使用原生的HBase接口的高性能基于列过滤查询的能力。

HBase结构

HBase集群由主备Master进程和多个RegionServer进程组成。如图 HBase结构所示。

图1 HBase结构
表1 模块说明

名称

描述

Master

又叫HMaster,在HA模式下,包含主用Master和备用Master。

  • 主用Master:负责HBase中RegionServer的管理,包括表的增删改查;RegionServer的负载均衡,Region分布调整;Region分裂以及分裂后的Region分配;RegionServer失效后的Region迁移等。
  • 备用Master:当主用Master故障时,备用Master将取代主用Master对外提供服务。故障恢复后,原主用Master降为备用。

Client

Client使用HBase的RPC机制与Master、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。

RegionServer

RegionServer负责提供表数据读写等服务,是HBase的数据处理和计算单元。

RegionServer一般与HDFS集群的DataNode部署在一起,实现数据的存储功能。

ZooKeeper集群

ZooKeeper为HBase集群中各进程提供分布式协作服务。各RegionServer将自己的信息注册到ZooKeeper中,主用Master据此感知各个RegionServer的健康状态。

HDFS集群

HDFS为HBase提供高可靠的文件存储服务,HBase的数据全部存储在HDFS中。

HBase原理

  • HBase数据模型

    HBase以表的形式存储数据,数据模型如图 HBase数据模型所示。表中的数据划分为多个Region,并由Master分配给对应的RegionServer进行管理。

    每个Region包含了表中一段RowKey区间范围内的数据,HBase的一张数据表开始只包含一个Region,随着表中数据的增多,当一个Region的大小达到容量上限后会分裂成两个Region。您可以在创建表时定义Region的RowKey区间,或者在配置文件中定义Region的大小。

    图2 HBase数据模型
    表2 概念介绍

    名称

    描述

    RowKey

    行键,相当于关系表的主键,每一行数据的唯一标识。字符串、整数、二进制串都可以作为RowKey。所有记录按照RowKey排序后存储。

    Timestamp

    每次数据操作对应的时间戳,数据按时间戳区分版本,每个Cell的多个版本的数据按时间倒序存储。

    Cell

    HBase最小的存储单元,由Key和Value组成。Key由row、column family、column qualifier、timestamp、type、MVCC version这6个字段组成。Value就是对应存储的二进制数据对象。

    Column Family

    列族,一个表在水平方向上由一个或多个Column Family组成。一个CF(Column Family)可以由任意多个Column组成。Column是CF下的一个标签,可以在写入数据时任意添加,因此CF支持动态扩展,无需预先定义Column的数量和类型。HBase中表的列非常稀疏,不同行的列的个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立的生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行的操作始终是原始的。

    Column

    列,与传统的数据库类似,HBase的表中也有列的概念,列用于表示相同类型的数据。

  • RegionServer数据存储

    RegionServer主要负责管理由HMaster分配的Region,RegionServer的数据存储结构如图 RegionServer的数据存储结构所示。

    图3 RegionServer的数据存储结构

    图 RegionServer的数据存储结构中Region的各部分的说明如表 Region结构说明所示。

    表3 Region结构说明

    名称

    描述

    Store

    一个Region由一个或多个Store组成,每个Store对应图 HBase数据模型中的一个Column Family。

    MemStore

    一个Store包含一个MemStore,MemStore缓存客户端向Region插入的数据,当RegionServer中的MemStore大小达到配置的容量上限时,RegionServer会将MemStore中的数据“flush”到HDFS中。

    StoreFile

    MemStore的数据flush到HDFS后成为StoreFile,随着数据的插入,一个Store会产生多个StoreFile,当StoreFile的个数达到配置的最大值时,RegionServer会将多个StoreFile合并为一个大的StoreFile。

    HFile

    HFile定义了StoreFile在文件系统中的存储格式,它是当前HBase系统中StoreFile的具体实现。

    HLog

    HLog日志保证了当RegionServer故障的情况下用户写入的数据不丢失,RegionServer的多个Region共享一个相同的HLog。

  • 元数据表

    元数据表是HBase中一种特殊的表,用来帮助Client定位到具体的Region。元数据表包括“hbase:meta”表,用来记录用户表的Region信息,例如,Region位置、起始RowKey及结束RowKey等信息。

    元数据表和用户表的映射关系如图 元数据表和用户表的映射关系所示。

    图4 元数据表和用户表的映射关系
  • 数据操作流程
    HBase数据操作流程如图 数据操作流程所示。
    图5 数据操作流程
    1. 对HBase进行增、删、改、查数据操作时,HBase Client首先连接ZooKeeper获得“hbase:meta”表所在的RegionServer的信息(涉及namespace级别修改的,比如创建表、删除表需要访问HMaster更新meta信息)。
    2. HBase Client连接到包含对应的“hbase:meta”表的Region所在的RegionServer,并获得相应的用户表的Region所在的RegionServer位置信息。
    3. HBase Client连接到对应的用户表Region所在的RegionServer,并将数据操作命令发送给该RegionServer,RegionServer接收并执行该命令从而完成本次数据操作。

    为了提升数据操作的效率,HBase Client会在内存中缓存“hbase:meta”和用户表Region的信息,当应用程序发起下一次数据操作时,HBase Client会首先从内存中获取这些信息;当未在内存缓存中找到对应数据信息时,HBase Client会重复上述操作。

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