HBase基本概念

HBase是什么

HBase构建在 HDFS 之上的分布式列式键值存储系统。
HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中。

Hadoop.jpg-39.3kB

HBase VS HDFS

HDFS适合批处理场景

不支持数据随机查找
不适合增量数据处理
不支持数据更新

HBase VS RDBMS

hbase-rdbms.jpg-25.5kB
范式化和反范式化
事务(单行：多行ACID)
索引(RowKey: 健全索引)

RDBMS的优点

SQL
索引
事务
轻量
久经考验

RDBMS的缺陷

高并发读写的瓶颈
可扩展性的限制
事务一致性的负面影响

列式存储

列式存储的基础：对于特定的查询，不是所有值都是必需的。

以列为单位聚合数据，然后将列值顺序地存入磁盘
数据类型一致，数据特征相似，更利于压缩
大量降低系统I/O

Hbase 特性

容量巨大
单表可以有百亿行，百万列
面向列
稀疏性
空值不占用存储空间
扩展性
由HDFS决定。
热扩展
高可靠性
- WAL和Replication机制
- HDFS
- ZooKeeper
高性能
- LSM数据结构
- Rowkey有序排列
无模式
数据多版本
数据类型单一
TTL

Hbase架构

此处输入图片的描述

Client

包含访问 HBase 的接口，并维护 cache 来加快对 HBase 的访问
通过RPC机制和Master，Region Server通信

Zookeeper

保证任何时候，集群中只有一个 master
存贮所有 Region 的寻址入口
实时监控 Region server 的上线和下线信息。并实时通知给 Master
存储 HBase 元数据信息
HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行

Master

为 Region server 分配 region
负责 Region server 的负载均衡
发现挂掉的 Region server 并重新分配其上的 region
负责表的建立，删除等操作

(由于master只维护表和region的元数据，而不参与表数据IO的过程，master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master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。)

Region Server

Region server 维护 region ，处理对这些 region 的 IO 请求
Region server 负责切分在运行过程中变得过大的 region
Region Server 提供了行锁

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HRegionServer:HRegion:HStore = Column Family
HStore:
- MemStore:用户数据首先写入MemStore。 (flush操作)
- StoreFile:Hfile (compact操作 split操作)
Hbase 只有增加数据，所有更新和删除都是在 compact 过程中进行的。
用户写操作只要写入内存就可以立即返回，保证I/O高性能。

这台rs上的所有region共享相同的HLog files。
知道到目前为止，哪些数据已经被持久化了。

每个 update（或者说edit）都会
被写到 log ，当通知客户端成功后， rs 把数据再加载到内存中。

HBase数据模型

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Row Key

行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序。类型为Byte array

不宜过长
分布均匀

Column Family

列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成

Column

列格式为：familyName:columnName。
列名称是编码在cell中的。
不同的cell可以拥有不同的列。

Version Number

版本号。默认值是系统时间戳。类型为long

Value (Cell)

具体的值。类型为Byte array

Hbase物理模型

KeyValue格式

{HBASE_HMOE}/bin/hbase hfile -p -f /hbase/data/default/kks1/68639b7c80a31bf91448d26bb7af17b7/cf/74e43a51ebd14007870ac58658330aeb

<br />K: 1/cf:age/1445860350861/Put/vlen=2/mvcc=0 V: 20

K: 1/cf:city/1445860381005/Put/vlen=4/mvcc=0 V: xian

K: 1/cf:name/1445860341592/Put/vlen=10/mvcc=0 V: kangkaisen

K: 2/cf:age/1445860401501/Put/vlen=3/mvcc=0 V: 200

K: 2/cf:city/1445860411217/Put/vlen=7/mvcc=0 V: beijing

K: 2/cf:name/1445860390752/Put/vlen=4/mvcc=0 V: kang

K: 3/cf:age/1445860419363/Put/vlen=4/mvcc=0 V: 2000

K: 3/cf:name/1445860428949/Put/vlen=6/mvcc=0 V: llllll

K: 4/cf:age/1446016552833/Put/vlen=2/mvcc=0 V: 23

K: 4/cf:city/1446016565367/Put/vlen=4/mvcc=0 V: xian

K: 5/cf:city/1446016578471/Put/vlen=3/mvcc=0 V: xan

K: 6/cf:age/1446016593194/Put/vlen=2/mvcc=0 V: 24

K: 7/cf:name/1446016604500/Put/vlen=8/mvcc=0 V: xiaoming

此处输入图片的描述

HFile格式

{HBASE_HOME}/bin/hbase hfile -m -f /hbase/data/default/kks1/68639b7c80a31bf91448d26bb7af17b7/cf/74e43a51ebd14007870ac58658330aeb

Block index size as per heapsize: 392

reader=/hbase/data/default/kks1/68639b7c80a31bf91448d26bb7af17b7/cf/74e43a51ebd14007870ac58658330aeb,

compression=none,

cacheConf=CacheConfig:disabled,

firstKey=1/cf:age/1445860350861/Put,

lastKey=3/cf:name/1445860428949/Put,

avgKeyLen=18,

avgValueLen=5,

entries=8,

length=1211

Trailer:

fileinfoOffset=448,

loadOnOpenDataOffset=343,

dataIndexCount=1,

metaIndexCount=0,

totalUncomressedBytes=1123,

entryCount=8,

compressionCodec=NONE,

uncompressedDataIndexSize=31,

numDataIndexLevels=1,

firstDataBlockOffset=0,

lastDataBlockOffset=0,

comparatorClassName=org.apache.hadoop.hbase.KeyValue$KeyComparator,

majorVersion=2,

minorVersion=3

Fileinfo:

BLOOM_FILTER_TYPE = ROW

DELETE_FAMILY_COUNT = \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00

EARLIEST_PUT_TS = \x00\x00\x01P\xA3\xFD\xF7X

KEY_VALUE_VERSION = \x00\x00\x00\x01

LAST_BLOOM_KEY = 3

MAJOR_COMPACTION_KEY = \x00

MAX_MEMSTORE_TS_KEY = \x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00

MAX_SEQ_ID_KEY = 10

TIMERANGE = 1445860341592....1445860428949

hfile.AVG_KEY_LEN = 18

hfile.AVG_VALUE_LEN = 5

hfile.LASTKEY = \x00\x013\x02cfname\x00\x00\x01P\xA3\xFFL\x95\x04

Mid-key: \x00\x011\x02cfage\x00\x00\x01P\xA3\xFE\x1B\x8D\x04

Bloom filter:

BloomSize: 8

No of Keys in bloom: 3

Max Keys for bloom: 6

Percentage filled: 50%

Number of chunks: 1

Comparator: RawBytesComparator

Delete Family Bloom filter:

Not present

HFilev1.png-66.6kB

此处输入图片的描述

物理上，表是按列族分开存储的，每个 Column Family 存储在 HDFS 上的一个单独文件中(因此最好将具有共同I/O特性的列放在一个 Column Family中)

HBase 为每个值维护了多级索引，即： RowKey, column family, column name, timestamp

Table 中的所有行都按照 RowKey 的字典序排列

Table 在行的方向上分割为多个Region
hbase 表结构.jpg-135.3kB

Region 按大小分割的，每个表开始只有一个 region ，随着数据增多， region 不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region，之后会有越来越多的region

Region 实际上是rowkey 排序后的按规则分割的连续的存储空间

Region 是 HBase 中分布式存储和负载均衡的最小单元。不同Region分布到不同RegionServer上

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Region 虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。

Region 由一个或者多个 Store 组成，每个 Store 保存一个columns family
每个 Strore 又由一个 MemStore 和 0 至多个 StoreFile 组成
MemStore 存储在内存中， StoreFile 存储在 HDFS 上。

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HBase 一致性模型

HBase 是强一致性的。

WAL
行操作的存取操作是原子的。

HBase 容错性

Master容错

Zookeeper重新选择一个新的Master
无Master过程中,数据读取仍照常进行
无master过程中,region切分、负载均衡等无法进行

RegionServer容错

定时向Zookeeper汇报心跳
Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上
WAL由Master进行分割并派送给新的RegionServer

Zookeeper容错

Zookeeper是一个可靠地服务
一般配置3或5个Zookeeper实例

HBase支持的操作

所有操作均基于Rowkey
支持CRUD 和SCAN
没有内置join操作，可以使用MapReduce解决。

Write-Ahead-Log （WAL）

用户每次写入 MemStore 的同时，也会写一份数据到HLOG文件中。只有当写入成功后才通知客户端该操作成功。
每个RegionServer只有一个HLOG文件
HLOG文件定期会滚动更新，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）

Hbase应用

何时使用Hbase

存储大量数据(PB级数据)且能保证良好的访问性能
高并发写入，瞬间写入量很大
业务场景简单(无交叉列，交叉表，事务，连接等)
可以优雅的数据扩展

Hbase 不适用场景

• 事务
• join、group by等关系查询不计算
• 不按rowkey查询数据
• 高并发随机读
• 低延迟随机读

Hbase应用场景

淘宝指数
淘宝交易历史记录查询系统
FB消息系统（聊天系统，邮件系统）
一个较小的临时数据集，是经常变化的
一个不断增加的数据集，是很少被访问的
搜索引擎应用
增量数据存储
OpenTSDB
FB Like按钮
内容推荐引擎系统：搜狐
用户模型服务：电商行业

HBase编程

Native Java API
HBase Shell
Thrift Gateway (多语言编程)
REST Gateway
MapReduce

HBase Schema 设计

重点是RowKey设计

高级特性

过滤器 Filter

Scan.setFilter
所有的过滤器都在服务端生效
数据仍然需要从硬盘读进RegionServer,过滤器在RegionServer里发挥作用
过滤器也可以自定义
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计数器

如果没有计数器，用户需要针对一行加锁，读取一行的值，然后再加上特定的值，然后再写回并释放锁，尤其是当客户端进程崩溃之后，尚未释放的锁需要等待超时恢复，这样在一个高负载的系统中会引起灾难性后果。

计数器就是读取并修改（Read and modify），保证一次客户端操作的原子性。

将列作为计数器
通过Check-And-Save保证写操作原子性
便于给某些在线应用提供实时统计功能

协处理器

允许用户在region服务器上运行自己的代码，也就是允许用户执行region级操作

observer
类似触发器或者回调函数
在特定事件发生后执行
endpoint
类似存储过程
通过RPC,调用regionserver端的计算过程

Hbase 核心概念

LSM 树

此处输入图片的描述
RDBMS 通常是寻道型的
LSM树属于传输型的
LSM树会使用日志文件

为长期具有很高记录更新频率的文件提供低成本的索引机制
LSM 树最适合索引插入比查询操作更常见的操作
主题思想是划分不同等级的树
LSM树和B+树相比，LSM树牺牲了部分读性能，用来大幅提高写性能。

LSM树的设计思想非常朴素：将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作顺序批量写入磁盘，不过读取的时候稍微麻烦，需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改操作，所以写入性能大大提升，读取时可能需要先看是否命中内存，否则需要访问较多的磁盘文件。(极端的说，基于LSM树实现的HBase的写性能比Mysql高了一个数量级，读性能低了一个数量级)

LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。

split

当store的store file集合中总文件长度太大时(超过配置的阈值)，这个region会一分为二.

父 region 下线，新分裂的俩个子 region 会被Master 分配到相应的 RegionServer.
此处输入图片的描述

compaction

minor compaction 将部分小文件合并成大文件
majar compaction
合并所有文件为一个
操作的是此列族的全量数据，所以可以做物理删除。但是也由于是全量数据，执行起来耗费时间也会比价长

flush

用空的新memstore 获取更新数据，将满的旧memstore写入磁盘。

Region 定位

第一次读取：
步骤1：读取ZooKeeper中META表的位置。
步骤2：读取META表中用户表的位置。
步骤3：读取数据。

如果已经读取过一次，则root表和.META都会缓存到本地，直接去用户表的位置读取数据。

META 表

当我们从客户端读取，写入数据的时候，我们需要知道数据的 Rowkey是在哪个Region以及我们需要的Region是在哪个RegionServer上。
而这正是HBase Meta表所记录的信息。

HBase 读流程

定位Region
blockcache
block索引
布隆过滤器
更新时间
scan

最小访问单元是 HFile 中的一个 Block.

Hbase 写流程

客户端

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

HTable htable = new HTable(conf, "tablename");

Put put = new Put(Bytes.toBytes("rowkey"));

put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("c1"), Bytes.toBytes("val1"));

put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("c2"), Bytes.toBytes("val2"));

put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("c3"), Bytes.toBytes("val3"));

htable.put(put);

htable.close();

}

缓存区
定位
比较当前 Put 的行健和每个 Region 的Start Rowkey 和 Stop Rowkey。
线程池并发提交
等待请求处理结果
失败重试

服务端

获取Region
请求锁
更新时间戳
更新WAL
写入MemStore
flush

二级索引

离线计算MR生成二级索引

客户端处理

flush到磁盘时建立索引

协处理器方式

Bloom Filter

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概念

当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。

优缺点

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难
Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。

应用

垃圾邮件过滤中黑白名单
网页URL的去重
集合重复元素的判别
查询加速

Hbase 优化

内存
CPU
操作系统
JVM ：SUN hotSpot 64位
使用notime选项挂载磁盘
关闭系统交换分区
网络
JVM优化

查询优化

设置Scan 缓存
显示指定列
关闭 ResultScanner,释放资源
全表扫描时，禁用块缓存。
优化行健查询
使用过滤器，降低网络I/O和客户端压力
HtableTool
使用批量读
使用协处理器统计行数
缓存查询结果

写入优化

关闭写WAL日志有风险
设置 autoflush 为false，客户端会缓存。有风险
预创建region
延迟日志flush
htabletool访问
使用批量写

优化 split 和 compact

表设计优化

开启布隆过滤器
调整列族块大小
调整最大版本数
设置ttl属性
关闭MR预测执行

HBase是什么

HBase VS HDFS

HBase VS RDBMS

RDBMS的优点

RDBMS的缺陷

列式存储

Hbase 特性

Hbase架构

Client

Zookeeper

Master

Region Server

HBase数据模型

Row Key

Column Family

Column

Version Number

Value (Cell)

Hbase物理模型

KeyValue格式

HFile格式

HBase 一致性模型

HBase 容错性

Master容错

RegionServer容错

Zookeeper容错

HBase支持的操作

Write-Ahead-Log （WAL）

Hbase应用

何时使用Hbase

Hbase 不适用场景

Hbase应用场景

HBase编程

HBase Schema 设计

高级特性

过滤器 Filter

计数器

协处理器

Hbase 核心概念

LSM 树

split

compaction

flush

Region 定位

META 表

HBase 读流程

Hbase 写流程

客户端

服务端

二级索引

离线计算MR生成二级索引

客户端处理

flush到磁盘时建立索引

协处理器方式

Bloom Filter

概念

优缺点

应用

Hbase 优化

查询优化

写入优化

优化 split 和 compact

表设计优化

布隆过滤器

数据压缩

生存时间 TTL

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