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HBase的服务器体系架构

HBase的服务器体系结构遵循简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Server)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。

作者:马士兵尚学堂来源:今日头条|2018-12-05 10:10

HBase的服务器体系结构遵循简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Server)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。HBase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器,而HBase中所有的服务器都是通过ZooKeeper来进行协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误。HBase Master Server本身不存储HBase中的任何数据,HBase逻辑上的表可能会被划分为多个HRegion,然后存储到HRegion Server群中,HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server中的映射。

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

HBase Master服务器

每台HRegion服务器都会和HMaster服务器通信,HMaster的主要任务就是要告诉每台HRegion服务器它要维护哪些HRegion。

当一台新的HRegion服务器登录到HMaster服务器时,HMaster会告诉它先等待分配数据。而当一台HRegion死机时,HMaster会把它负责的HRegion标记为未分配,然后再把它们分配到其他HRegion服务器中。

HRegion服务器

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。

所有的数据库数据一般是保存在Hadoop分布式文件系统上面的,用户通过一系列HRegion服务器来获取这些数据,一台机器上面一般只运行一个HRegion服务器,且每一个区段的HRegion也只会被一个HRegion服务器维护。

当用户需要更新数据的时候,他会被分配到对应的HRegion服务器上提交修改,这些修改显示被写到Hmemcache(内存中的缓存,保存最近更新的数据)缓存和服务器的Hlog(磁盘上面的记录文件,他记录着所有的更新操作)文件里面。在操作写入Hlog之后,commit()调用才会将其返回给客户端。

在读取数据的时候,HRegion服务器会先访问Hmemcache缓存,如果缓存里没有改数据,才会回到Hstores磁盘上面寻找,每一个列族都会有一个HStore集合,每一个HStore集合包含很多HstoreFile文件,如下图:

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。

HRegion

当表的大小超过设置值的是偶,HBase会自动地将表划分为不同的区域,每个区域包含所有行的一个子集。对用户来说,每个表是一堆数据的集合,靠主键来区分。从物理上来说,一张表被拆分成了多块,每一块就是一个HRegion。我们用表名+开始/结束主键来区分每一个HRegion,一个HRegion会保存一个表里某段连续的数据,从开始主键到结束主键,一张完整的表是保存在多个HRegion上面的。

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已经介绍了,接下来就是介绍HLog File。

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。

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。

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】


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