HBase的高可用
一、HBase高可用简介
HBase集群如果只有一个master，一旦master出现故障，将导致整个集群无法使用，所以在实际的生产环境中，需要搭建HBase的高可用，也就是让HMaster高可用，也就是需要再选择一个或多个节点也作为HMaster，但是只有一个是active，其他的都为backup master当active的master宕机时，从backup master中选举一个作为active。
二、搭建HBase的高可用
1.在HBase的conf文件夹中创建一个backup-masters的文件
进入conf目录下：
新建文件：
2.修改backup-masters，添加作为备份master的节点信息
修改backup-masters：
添加备份节点:
3.分发backup-masters文件到其他的服务器
4.重新启动HBase
查看 hadoop001:
查看hadoop002：
查看 hadoop003：
5.查看web ui
备份节点：
查看hadoop002：
查看hadoop003：
三、测试高可用
1.尝试杀掉hadoop001的HMaster进程，模拟hadoop001宕机
2.查看hadoop001的web ui
3.再查看hadoop003的web ui
发现hadoop003成为新的Master：
查看备用节点：
hadoop003已启用，所以备用节点还剩hadoop002。
4.进入HBase shell，可以继续使用
虽然我们把hadoop001的HMaster进程给删除了，但是可以在hadoop001上继续使用HBase shell：
5.再次运行Java api程序，查看结果
运行Java api 程序，程序可以正常运行：
四、高可用原理
zookeeper临时节点 + watch + select
五、HBase的高可用架构及原理
1.系统架构
2.Client
客户端，例如：发出HBase操作的请求。例如：之前我们编写的Java API代码、以及HBase shell，都是CLient。
3.Master Server
作用：
- 监控RegionServer
- 处理RegionServer的故障
- 处理元数据的变更
- 处理region的分配或移除
- 处理负载均衡
- 通过zookeeper发布自己的状态信息
4.Region Server
-
处理分配给它的Region
-
负责存储HBase的实际数据
-
刷新缓存到HDFS
-
维护HLog
-
执行压缩
-
负责处理Region分片
-
RegionServer中包含了大量丰富的组件，如下：
- Write-Ahead logs
- HFile(StoreFile)
- Store
- MemStore
- Region
5.Region
在HBASE中，表被划分为很多「Region」，并由Region Server提供服务
6. Store
Region按列簇垂直划分为Store，存储在hdfs的HFile中
7. MemStore
- MemStore与缓存内存类似
- 当往HBase中写入数据时，首先是写入到MemStore
- 每个列族将有一个MemStore
- 当MemStore存储快满的时候，整个数据将写入到HDFS中的HFile中
8. StoreFile
- 每当任何数据被写入HBASE时，首先要写入MemStore
- 当MemStore快满时，整个排序的key-value数据将被写入HDFS中的一个新的HFile中
- 写入HFile的操作是连续的，速度非常快
- 物理上存储的是HFile
9. WAL
- WAL全称为Write Ahead Log，它最大的作用就是 故障恢复
- WAL是HBase中提供的一种高并发、持久化的日志保存与回放机制
- 每个业务数据的写入操作（PUT/DELETE/INCR），都会保存在WAL中
- 一旦服务器崩溃，通过回放WAL，就可以实现恢复崩溃之前的数据
- 物理上存储是Hadoop的Sequence File
AL全称为Write Ahead Log，它最大的作用就是 故障恢复
- WAL是HBase中提供的一种高并发、持久化的日志保存与回放机制
- 每个业务数据的写入操作（PUT/DELETE/INCR），都会保存在WAL中
- 一旦服务器崩溃，通过回放WAL，就可以实现恢复崩溃之前的数据
- 物理上存储是Hadoop的Sequence File