深入探讨HBASE

HBASE基础

1. HBase简介
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的，主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。

它基于Google Bigtable开源实现，但二者有明显的区别：Google Bigtable基于GFS存储，通过MAPREDUCE处理存储的数据，通过chubby处理协同服务；而HBase底层存储基于hdfs，可以利用MapReduce、Spark等计算引擎处理其存储的数据，通过Zookeeper作为处理HBase集群协同服务。

 

2. HBase表结构

HBase以表的形式将数据最终存储的hdfs上，建表时无需指定表中字段，只需指定若干个列簇即可。插入数据时，指定任意多个列到指定的列簇中。通过行键、列簇、列和时间戳可以对数据进行快速定位。

2.1 行键(row key)

HBase基于row key唯一标识一行数据，是用来检索数据的主键。HBase通过对row key进行字典排序从而对表中数据进行排序。基于这个特性，在设计row key时建议将经常一起读取的数据存储在一起。

2.2 列簇(column family)

HBase中的表可以有若干个列簇，一个列簇下面可以有多个列，必须在建表时指定列簇，但不需要指定列。

一个列族的所有列存储在同一个底层文存储件中。

HBase对访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。列族越多，在取一行数据时所要参与IO、搜寻的文件就越多。所以，如果没有必要，不要设置太多的列族，也不要修改的太频繁。并且将经常一起查询的列放到一个列簇中，减少文件的IO、寻址时间，提升访问性能。

2.3 列(qualifier)

列可以是任意的字节数组，都唯一属于一个特定列簇，它也是按照字典顺序排序的。

列名都以列簇为前缀，常见引用列格式：column family:qualifier，如city:beijing、city:shanghai都属于city这个列簇。

列值没有类型和长度限定。

2.4 Cell

通过{row key,column family:qualifier,version}可以唯一确定的存贮单元，cell中的数据全部以字节码形式存贮。

2.5 时间戳(timestamp)

每个cell都可以保存同一份数据的不同版本，不同版本的数据按照时间倒序排序，读取时优先读取最新值，并通过时间戳来索引。

时间戳的类型是64位整型，可以由客户端显式赋值或者由HBase在写入数据时自动赋值（此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间），可以通过显式生成唯一性的时间戳来避免数据版本冲突。

每个cell中，为了避免数据存在过多版本造成的的存贮、索引等管负担，HBase提供了两种数据版本回收方式（可以针对每个列簇进行设置）：

1）保存数据的最新n个版本

2）通过设置数据的生命周期保存最近一段时间内的版本

将以上特点综合在一起，就有了如下数据存取模式：SortedMap<RowKey,List<SortedMap<Column,List<Value,Timestamp>>>>第一个SortedMap代表那个表，包含一个列族集合List(多个列族)。列族中包含了另一个SortedMap存储列和相应的值。

 

HBASE系统架构

下图展现了HBase集群、内部存储中的主要角色，以及存储过程中与hdfs的交互：

 

下面介绍一下HBase集群中主要角色的作用：

HMaster

HBase集群的主节点，可以配置多个，用来实现HA，主要作用：

1. 为RegionServer分配region

2. 负责RegionServer的负载均衡

3. 发现失效的RegionServer，重新分配它负责的region

4. hdfs上的垃圾文件回收（标记为删除的且经过major compact的文件）

5. 处理schema更新请求

RegionServer（以下简称RS）

HBase集群的从节点，负责数据存储，主要作用：

1. RS维护HMaster分配给它的region，处理对这些region的IO请求

2. RS负责切分在运行过程中变得过大的region

Zookeeper（以下简称ZK）

1. 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个active master（HMaster与RS启动时会向ZK注册）

2. 存贮所有region的寻址入口，如-ROOT-表在哪台服务器上

3. 实时监控RS的状态，将RS的上下线信息通知HMaster

4. 存储HBase的元数据，如有哪些table，每个table有哪些column family

client包含访问HBase的接口，维护着一些缓存来加速对HBase的访问，比如region的位置信息。

client在访问HBase上数据时不需要HMaster参与（寻址访问ZK和RS，数据读写访问RS），HMaster主要维护着table和region的元数据信息，负载很低。

HBASE数据存储

通过之前的HBase系统架构图，可以看出：

1. HBase中table在行的方向上分割为多个region，它是HBase负载均衡的最小单元，可以分布在不同的RegionServer上，但是一个region不能拆分到多个RS上

2. region不是物理存储的最小单元region由一个或者多个store组成，每个store保存一个column family。每个store由一个memstore和多个storefile组成，storefile由hfile组成是对hfile的轻量级封装，存储在hdfs上。

3. region按大小分割，默认10G，每个表一开始只有一个region，随着表中数据不断增加，region不断增大，当增大到一个阀值时，region就会划分为两个新的region。

当表中的数据不断增多，就会有越来越多的region，这些region由HMaster分配给相应的RS，实现负载均衡。

HBase底层存储基于hdfs，但对于为null的列并不占据存储空间，并且支持随机读写，主要通过以下机制完成：

1. HBase底层存储结构依赖了LSM树(Log-structured merge tree)

2. 数据写入时先写入HLog，然后写入memstore，当memstore存储的数据达到阈值，RS启动flush cache将memstore中的数据刷写到storefile

3. 客户端检索数据时，先在client缓存中找，缓存中找不到则到memstore找，还找不到才会从storefile中查找

4. storefile底层以hfile的形式存储到hdfs上，当storefile达到一定阈值会进行合并

5. minor合并和major合并小文件，删弃做过删除标记的数据

WAL log

即预写日志，该机制用于数据的容错和恢复，每次更新都会先写入日志，只有写入成功才会通知客户端操作成功，然后RS按需自由批量处理和聚合内存中的数据。

每个HRegionServer中都有一个HLog对象，它负责记录数据的所有变更，被同一个RS中的所有region共享。

HLog是一个实现预写日志的类，在每次用户操作写入memstore之前，会先写一份数据到HLog文件中，HLog文件定期会滚动出新的，并删除已经持久化到storefile中的数据的文件。

当RS意外终止后，HMaster会通过ZK感知到，HMaster首先会处理遗留的HLog文件，将其中不同region的日志数据进行拆分，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在加载region的过程中，如果发现有历史HLog需要处理，会"重放日志"中的数据到memstore中，然后flush到storefile，完成数据恢复。

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File。

HBASE中LSM树的应用

1. 输入数据首先存储在日志文件 [文件内数据完全有序，按键排序]

2. 然后当日志文件修改时，对应更新会被先保存在内存中来加速查询

3. 数据经过多次修改，且内存空间达到设定阈值，LSM树将有序的"键记录"flush到磁盘，同时创建一个新的数据存储文件。[内存中的数据由于已经被持久化了，就会被丢弃]

4. 查询时先从内存中查找数据，然后再查找磁盘上的文件

5. 删除只是“逻辑删除”即将要删除的数据或者过期数据等做删除标记，查找时会跳过这些做了删除标记的数据

6. 多次数据刷写之后会创建许多数据存储文件，后台线程会自动将小文件合并成大文件。合并过程是重写一遍数据，major compaction会略过做了删除标记的数据[丢弃]

7. LSM树利用存储的连续传输能力，以磁盘传输速率工作并能较好地扩展以处理大量数据。使用日志文件和内存存储将随机写转换成顺序写

8. LSM树对磁盘顺序读取做了优化

9. LSM树的读和写是独立的

HBASE寻址机制

HBase提供了两张特殊的目录表-ROOT-和META表，-ROOT-表用来查询所有的META表中region位置。HBase设计中只有一个root region即root region从不进行切分，从而保证类似于B+树结构的三层查找结构：

第1层：zookeeper中包含root region位置信息的节点，如-ROOT-表在哪台regionserver上

第2层：从-ROOT-表中查找对应的meta region位置即.META.表所在位置

第3层：从META表中查找用户表对应region位置

目录表中的行健由region表名、起始行和ID（通常是以毫秒表示的当前时间）连接而成。HBase0.90.0版本开始，主键上有另一个散列值附加在后面，目前这个附加部分只用在用户表的region中。

注意：

1. root region永远不会被split，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意region 

2. META表每行保存一个region的位置信息，row key采用表名+表的最后一行编码而成

3. 为了加快访问，META表的全部region都保存在内存中

4. client会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行最多6次网络来回，才能定位到正确的region（其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息）

关于寻址的几个问题：

1. 既然ZK中能保存-ROOT-信息，那么为什么不把META信息直接保存在ZK中，而需要通过-ROOT-表来定位？

ZK不适合保存大量数据，而META表主要是保存region和RS的映射信息，region的数量没有具体约束，只要在内存允许的范围内，region数量可以有很多，如果保存在ZK中，ZK的压力会很大。

所以，通过一个-ROOT-表来转存到regionserver中相比直接保存在ZK中，也就多了一层-ROOT-表的查询（类似于一个索引表），对性能来说影响不大。

2. client查找到目标地址后，下一次请求还需要走ZK  —> -ROOT- —> META这个流程么？

不需要，client端有缓存，第一次查询到相应region所在RS后，这个信息将被缓存到client端，以后每次访问都直接从缓存中获取RS地址即可。

但是如果访问的region在RS上发生了改变，比如被balancer迁移到其他RS上了，这个时候，通过缓存的地址访问会出现异常，在出现异常的情况下，client需要重新走一遍上面的流程来获取新的RS地址。

minor合并和major合并

上文提到storefile最终是存储在hdfs上的，那么storefile就具有只读特性，因此HBase的更新其实是不断追加的操作。

当一个store中的storefile达到一定的阈值后，就会进行一次合并，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的storefile，当storefile的大小达到一定阈值后，又会对storefile进行split，划分为两个storefile。

由于对表的更新是不断追加的，合并时，需要访问store中全部的storefile和memstore，将它们按row key进行合并，由于storefile和memstore都是经过排序的，并且storefile带有内存中索引，合并的过程还是比较快的。

因为存储文件不可修改，HBase是无法通过移除某个键/值来简单的删除数据，而是对删除的数据做个删除标记，表明该数据已被删除，检索过程中，删除标记掩盖该数据，客户端读取不到该数据。

随着memstore中数据不断刷写到磁盘中，会产生越来越多的hfile小文件，HBase内部通过将多个文件合并成一个较大的文件解决这一小文件问题。

1. minor合并（minor compaction）

将多个小文件（通过参数配置决定是否满足合并的条件）重写为数量较少的大文件，减少存储文件数量（多路归并），因为hfile的每个文件都是经过归类的，所以合并速度很快，主要受磁盘IO性能影响

2. major合并（major compaction）

将一个region中的一个列簇的若干个hfile重写为一个新的hfile。而且major合并能扫描所有的键/值对，顺序重写全部数据，重写过程中会略过做了删除标记的数据（超过版本号限制、超过生存时间TTL、客户端API移除等数据）

region管理

region分配

任何时刻，一个region只能分配给一个RS。

HMaster记录了当前有哪些可用的RS。以及当前哪些region分配给了哪些RS，哪些region还没有分配。当需要分配的新的region，并且有一个RS上有可用空间时，HMaster就给这个RS发送一个加载请求，把region分配给这个RS。RS得到请求后，就开始对此region提供服务。

region server上线

HMaster使用ZK来跟踪RS状态。当某个RS启动时，会首先在ZK上的server目录下建立代表自己的znode。由于HMaster订阅了server目录上的变更消息，当server目录下的文件出现新增或删除操作时，HMaster可以得到来自zookeeper的实时通知。因此一旦RS上线，HMaster能马上得到消息。

region server下线

当RS下线时，它和ZK的会话断开，ZK自动释放代表这台server的文件上的独占锁。HMaster就可以确定RS都无法继续为它的region提供服务了（比如RS和ZK之间的网络断开了或者RS挂了），此时HMaster会删除server目录下代表这台RS的znode数据，并将这台RS的region分配给集群中还活着的RS

HMaster工作机制

HMaster上线

master启动之后会做如下事情：

1. 从ZK上获取唯一一个代表active master的锁，用来阻止其它master成为active master

2. 扫描ZK上的server父节点，获得当前可用的RS列表

3. 和每个RS通信，获得当前已分配的region和RS的对应关系

4. 扫描.META.region的集合，得到当前还未分配的region，将它们放入待分配region列表

从上线过程可以看到，HMaster保存的信息全是可以从系统其它地方收集到或者计算出来的。

HMaster下线

由于HMaster只维护表和region的元数据，而不参与表数据IO的过程，HMaster下线仅导致所有元数据的修改被冻结（无法创建删除表，无法修改表的schema，无法进行region的负载均衡，无法处理region上下线，无法进行region的合并，唯一例外的是region的split可以正常进行，因为只有region server参与），表的数据读写还可以正常进行。因此HMaster下线短时间内对整个HBase集群没有影响。

HBASE容错性

HMaster容错配置

HA，当active master宕机时，通过ZK重新选择一个新的active master。注意：

1. 无HMaster过程中，数据读取仍照常进行

2. 无HMaster过程中，region切分、负载均衡等无法进行

RegionServer容错

定时向ZK汇报心跳，如果一定时间内未出现心跳，比如RS宕机，HMaster将该RS上的region、预写日志重新分配到其他RS上

HBASE数据迁移和备份

 

1. distcp命令拷贝hdfs文件的方式

使用MapReduce实现文件分发，把文件和目录的列表当做map任务的输入，每个任务完成部分文件的拷贝和传输工作。在目标集群再使用bulkload的方式导入就实现了数据的迁移。

执行完distcp命令后，需要执行hbase hbck -repairHoles修复HBase表元数据。缺点在于需要停写，不然会导致数据不一致，比较适合迁移历史表（数据不会被修改的情况）

2. copytable的方式实现表的迁移和备份

以表级别进行迁移，其本质也是使用MapReduce的方式进行数据的同步，它是利用MapReduce去scan源表数据，然后把scan出来的数据写到目标集群，从而实现数据的迁移和备份。

示例：./bin/hbase

org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable

-Dhbase.client.scanner.caching=300

-Dmapred.map.tasks.speculative.execution=false

-Dmapreduc.local.map.tasks.maximum=20

--peer.adr=zk_address:/hbase 

hbase_table_name

这种方式需要通过scan数据，对于很大的表，如果这个表本身又读写比较频繁的情况下，会对性能造成比较大的影响，并且效率比较低。

 

copytable常用参数说明（更多参数说明可参考hbase官方文档）

startrow、stoprow：开始行、结束行

starttime：版本号最小值

endtime：版本号最大值，starttime和endtime必须同时制定

peer.adr：目标hbase集群地址，格式：hbase.zk.quorum:hbase.zk.client.port:zk.znode.parent

families：要同步的列族，多个列族用逗号分隔

3. replication的方式实现表的复制

类似MySQL binlog日志的同步方式，HBase通过同步WAL日志中所有变更来实现表的同步，异步同步。

需要在两个集群数据一样的情况下开启复制，默认复制功能是关闭的，配置后需要重启集群，并且如果主集群数据有出现误修改，备集群的数据也会有问题。

4. Export/Import的方式实现表的迁移和备份

和copytable的方式类似，将HBase表的数据转换成Sequence File并dump到hdfs，也涉及scan表数据。

和copytable不同的是，export不是将HBase的数据scan出来直接put到目标集群，而是先转换成文件并同步到目标集群，再通过import的方式导到对应的表中。

示例：

在老集群上执行：./hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test_tabNamehdfs://ip:port/test

在新集群上执行：./hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import test_tabName

hdfs://ip:port/test

这种方式要求需要在import前在新集群中将表建好。需要scan数据，会对HBase造成负载的影响，效率不高。

5. snapshot的方式实现表的迁移和备份

通过HBase快照的方式实现HBase数据的迁移和拷贝。

示例：

1. 在老集群首先要创建快照：

snapshot 'tabName', 'snapshot_tabName'

2. ./bin/hbase 

org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot

-snapshot snapshot_tabName-copy-from hdfs://src-hbase-dir/hbase

-copy-to hdfs://dst-hbase-dir/hbase

-mappers 30

-bandwidth 10

这种方式比较常用，效率高，也是最为推荐的数据迁移方式。

 

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