HBase简述

HBase是一款Apache下的基于HDFS的分布式NoSQL数据库，主要用于解决HDFS分布式存储不能实现随机读写的瓶颈，适用于大数据量存储、随机读写、字段分布稀疏的场景。

HBase架构

HBase是一款分布式存储数据库，分为主从节点，具体架构如下图所示：

  2. HBase 架构图

    3. hbase数据架构 hbase架构图_HDFS

  3. HBase 主节点
    HBase 主节点上启动HMaster服务，用于管理从节点，主要包括以下功能：
    1）管理元数据，主要是分配和下线Region；
    2）管理RegionServer 服务，当RegionServer节点宕机后重新进行规划；
    3）与Zookeeper通信，将自己的位置发布给Zookeeper
  4. HBase 从节点
    HBase从节点上启动HRegionServer服务，主要用于数据存储，其内部管理Region、Store、MemoStore、StoreFile、HFile等组件。主要包括以下功能：
  1. 负责HBase 数据存储；
  2. 刷新StoreFile文件到HDFS，并将小的HFile文件合并压缩为大HFile文件，大HFile文件超过阀值后进行分裂，生成新的Region和HFile文件；
    3）与主节点通信，将自身状态发送给主节点

HBase读流程

HBase 读数据的流程如下图所示：

hbase数据架构 hbase架构图_客户端_02

  1. 客户端发送读取数据命令，连接zookeeper集群，获取hbase：meta 表所在的RegionServer地址；
  2. 连接meta表所在的RegionServer，根据meta表信息获取目标表的Region信息和所在RegionServer：
    1）当使用get命令，查询单条数据时，返回一个Region和RegionServe信息；
    2）当使用Scan扫描命令时，进行全表数据扫描，可能返回多个Region和RegionServer信息；
    3.连接目标表Region所在的RegionServer，返回查询数据，其中数据查询的顺序为：MemoStore->HDFS Block Cache-> Store File->HFile。查询后，会将数据缓存在Block Cache，以提高查询效率,但对Scan没有意义，因为其是全表扫描。

HBase写流程

HBase存储数据分为客户端和服务端两部分，服务端是异步完成数据存储。
客户端流程如下：

  1. 客户端发送存储数据命令，连接zookeeper集群，获取hbase:meta表所在的RegionServer地址；
  2. 连接meta表所在的RegionServer，根据meta表信息获取目标表的Region信息和所在的RegionServer;
  3. 连接目标表Region所在的RegionServer,向其中的Region 中的HLog写入数据，并根据不同的列族将数据写入到不同的Store 下的 MemoStore内存中，写入完成之后，客户端流程完成。
    服务端流程如下：
  4. 当客户端不断将数据写入MemoStore后，超过阀值（MemoStore内存128M/1h）后，触发flush刷新机制，最终将MemoStore内存数据刷入到HDFS 上，形成Store File 文件；
  5. 当Region中Store File文件越来越多，超过阈值（3个及以上）时，触发compact 合并机制，形成大的HFile文件；
  6. 随着Store File 文件合并，HFile文件越来越大，超过阈值（10G）时，触发split 分裂机制，将大的HFile文件一分为二，同时创建新的Region，管理新的HFile 文件，并将旧的Region和HFile文件下线。