横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。Hbase数据库中的表一般有这样的特点：

  • 大：
  • 面向列:
  • 稀疏:

目录：

  • 系统架构
  • 数据模型
  • RegionServer
  • nameSpace
  • HBase寻址

系统架构：

  • HBase采用Master/Slave架构搭建集群，由HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群组成，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NN、DN等，总体结构如下（注意：在hadoop(四): 本地 hbase 集群配置 Azure Blob Storage 介绍过，也可以将底层的存储配置为 Azure Blob Storage 或 Amazon Web Services），图A较清楚表达各组件之间的访问及内部实现逻辑，图B更直观表达hbase 与 hadoop hdfs 部署结构及 hadoop NN 和 HMaster 的 SPOF 解决方案
  •                                     架构图A                                                                                                架构图B
  • Client的主要功能：
  1. 使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
  2. 对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC
  3. 对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
  • Zookeeper功能：
  1. 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个master，Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册
  2. 实时监控Region server的上线和下线信息,并实时通知给Master
  3. 存贮所有Region的寻址入口和HBase的schema和table元数据
  4. Zookeeper的引入实现HMaster主从节点的failover
  5. 详细工作原理如下图：
  1. 在HMaster和HRegionServer连接到ZooKeeper后创建Ephemeral节点，并使用Heartbeat机制维持这个节点的存活状态，如果某个Ephemeral节点失效，则HMaster会收到通知，并做相应的处理
  2. HMaster通过监听ZooKeeper中的Ephemeral节点(默认：/hbase/rs/*)来监控HRegionServer的加入和宕机
  3. 在第一个HMaster连接到ZooKeeper时会创建Ephemeral节点(默认：/hbasae/master)来表示Active的HMaster，其后加进来的HMaster则监听该Ephemeral节点，如果当前Active的HMaster宕机，则该节点消失，因而其他HMaster得到通知，而将自身转换成Active的HMaster，在变为Active的HMaster之前，它会创建在/hbase/back-masters/下创建自己的Ephemeral节点
  • HMaster功能：
  1. 管理HRegionServer，实现其负载均衡
  2. 管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上
  3. 监控集群中所有HRegionServer的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)
  4. 处理schema更新请求 (创建、删除、修改Table的定义）, 如下图：
  • HRegionServer功能：
  1. Region server维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求
  2. Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
  • 小结：
  1. client访问hbase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问zookeeper，数据读写访问regione server），master仅仅维护者table和region的元数据信息，负载很低
  2. HRegion所处理的数据尽量和数据所在的DataNode在一起，实现数据的本地化

数据模型：

  • Table:
  • Row: HBase表中的行通过 RowKey 进行唯一标识，不论是数字还是字符串，最终都会转换成字段数据进行存储；HBase表中的行是按RowKey字典顺序排列
  • Column Family: HBase表由行和列共同组织，同时引入列族的概念，它将一列或多列组织在一起，HBase的列必须属于某一个列族，在创建表时只需指定表名和至少一个列族
  • Cell: 行和列的交叉点称为单元格，单元格的内容就是列的值，以二进制形式存储，同时它是版本化的
  • version: 每个cell的值可保存数据的多个版本（到底支持几个版本可在建表时指定），按时间顺序倒序排列，时间戳是64位的整数，可在写入数据时赋值，也可由RegionServer自动赋值
  • 注意：
  1. HBase没有数据类型，任何列值都被转换成字符串进行存储
  2. 与关系型数据库在创建表时需明确包含的列及类型不同，HBase表的每一行可以有不同的列
  3. 相同RowKey的插入操作被认为是同一行的操作。即相同RowKey的二次写入操作，第二次可被可为是对该行某些列的更新操作
  4. 列由列族和列名连接而成， 分隔符是冒号，如  d:Name  （d: 列族名， Name: 列名）
  • 以一个示例来说明关系型数据表和HBase表各自的解决方案（示例：博文及作者），关系型数据库表结构设计及数据如下图：
  •                （表结构设计）                                                                                       （示例数据）
  • 用HBase设计表结构如下图：
  • 存储示例数据如下：
  • 小结：
  1. HBase不支持条件查询和Order by等查询，读取记录只能按Row key（及其range）或全表扫描
  2. 在表创建时只需声明表名和至少一个列族名，每个Column Family为一个存储单元，在下节物理模型会详细介绍
  3. 在上例中设计了一个HBase表blog，该表有两个列族：article和author，但在实际应用中强烈建议使用单列族
  4. Column不用创建表时定义即可以动态新增，同一Column Family的Columns会群聚在一个存储单元上，并依Column key排序，因此设计时应将具有相同I/O特性的Column设计在一个Column Family上以提高性能。注意：这个列是可以增加和删除的，这和我们的传统数据库很大的区别。所以他适合非结构化数据
  5. HBase通过row和column确定一份数据，这份数据的值可能有多个版本，不同版本的值按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面，查询时默认返回最新版本。如上例中row key=1的author:nickname值有两个版本，分别为1317180070811对应的“一叶渡江”和1317180718830对应的“yedu”（对应到实际业务可以理解为在某时刻修改了nickname为yedu，但旧值仍然存在）。Timestamp默认为系统当前时间（精确到毫秒），也可以在写入数据时指定该值
  6. 每个单元格值通过4个键唯一索引，tableName+RowKey+ColumnKey+Timestamp=>value， 例如上例中{tableName=’blog’,RowKey=’1’,ColumnName=’author:nickname’,Timestamp=’ 1317180718830’}索引到的唯一值是“yedu”
  7. 存储类型
  • TableName 是字符串
  • RowKey 和 ColumnName 是二进制值（Java 类型 byte[]）
  • Timestamp 是一个 64 位整数（Java 类型 long）
  • value 是一个字节数组（Java类型 byte[]）

RegionServer:

  • HRegionServer一般和DN在同一台机器上运行，实现数据的本地性，如图B。HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成，如图A，其中图A是0.94-的架构图，图B是0.96+的新架构图
  •                                 图A                                                                                                               图B
  • WAL(Write Ahead Log)：它是HDFS上的一个文件，所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中
  • 采用这种模式，可以保证HRegionServer宕机后，依然可以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，来保证数据的一致性
  • 一个HRegionServer只有一个WAL实例，即一个HRegionServer的所有WAL写都是串行，这当然会引起性能问题，在HBase 1.0之后，通过HBASE-5699实现了多个WAL并行写(MultiWAL)，该实现采用HDFS的多个管道写，以单个HRegion为单位
  • Log文件会定期Roll出新的文件而删除旧的文件(那些已持久化到HFile中的Log可以删除)。WAL文件存储在/hbase/WALs/${HRegionServer_Name}的目录中
  • BlockCache（图B）：是一个读缓存，将数据预读取到内存中，以提升读的性能
  • HBase中提供两种BlockCache的实现：默认on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。通常BucketCache的性能要差于LruBlockCache，然而由于GC的影响，LruBlockCache的延迟会变的不稳定，而BucketCache由于是自己管理BlockCache，而不需要GC，因而它的延迟通常比较稳定，这也是有些时候需要选用BucketCache的原因
  • HRegion:是一个Table中的一个Region在一个HRegionServer中的表达,是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元
  • 一个Table拥有一个或多个Region，分布在一台或多台HRegionServer上
  • 一台HRegionServer包含多个HRegion，可以属于不同的Table
  • 见图A，HRegion由多个Store(HStore)构成，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元
  • HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成
  • MemStore：是一个写缓存(In Memory Sorted Buffer)，所有数据的写在完成WAL日志写后，会 写入MemStore中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到底层HDFS文件中(HFile)，通常每个HRegion中的每个 Column Family有一个自己的MemStore
  • HFile(StoreFile)： 用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)。在HFile中的数据是按RowKey、Column Family、Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列
  • 小结：
  1. Table中的所有行都按照row key的字典序排列，Table 在行的方向上分割为多个Hregion，如下图A
  2. region按大小分割的，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion，如下图B
  3.                                    图A                                                                      图B
  4. HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的，如下图
  5. HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family，每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成，如下图，说明：StoreFile以HFile格式保存在HDFS上

nameSpace：

  • 在HBase中，namespace命名空间指对一组表的逻辑分组，类似RDBMS中的database，方便对表在业务上划分。
  • Apache HBase从0.98.0, 0.95.2两个版本开始支持namespace级别的授权操作，HBase全局管理员可以创建、修改和回收namespace的授权
  • HBase系统默认定义了两个缺省的namespace，见如下图的目录结构：
  1. hbase：系统内建表，包括namespace和meta表
  2. default：用户建表时未指定namespace的表都创建在此

HBase寻址：

  • 本节主要讨论的问题：Client访问用户数据时如何找到某个row key所在的region？
  • 0.94- 版本 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，如下图：
  • 0.96+ 删除了root 表，改为zookeeper里面的文件，如下图 A， 以读为例，寻址示意图如B
  •                图A                                                                                                 图B
  • 思考：如果root表信息存储在zookeeper文件，集群重建后，文件是如何还原？