Hbase的体系架构

详细架构图

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Client

HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC。

Zookeeper

Zookeeper Quorum中除了存储了ROOT表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到 Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点问题。

Hmaster

管理用户对Table的增、删、改、查操作；
管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布；
在Region Split后，负责新Region的分配；
在HRegion Server停机后，负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。

Region

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当表的大小超过设置值的时候，HBase会自动地将表划分为不同的区域，每个区域包含所有行的一个子集。对用户来说，每个表是一堆数据的集合，靠主键来区分。从物理上来说，一张表被拆分成了多块，每一块就是一个Region。一个Region会保存一个表里面某段连续的数据，从开始主键到结束主键，一张完整的表格是保存在多个Region上面。

1).HRegionServer

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* 所有的数据库数据一般是保存在Hadoop HDFS分布式文件系统上面，用户通过一系列HRegion Server获取这些数据，一台机器上面一般只运行一个HRegion Server，且每一个区段的HRegion也只会被一个HRegion Server维护。
* HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。
* HRegion Server内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，Region中由多个Store组成。每个Store对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

Store

Store存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。
MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程。
HFile是底层的实现。

Hlog

在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegion Server意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegion Server中都有一个HLog对象。
HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegion Server意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log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HRegion Server在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。

Hbase的存储格式（HFile）

HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上为例，主要包括上述提出的两种文件类型：HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile。HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log）的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File。

ROOT表和META表

用户表的Regions元数据被存储在.META.表中，随着Region的增多，.META.表中的数据也会增大，并分裂成多个Regions。为了定位.META.表中各个Regions的位置，把.META.表中所有Regions的元数据保存在-ROOT-表中，最后由ZooKeeper记录-ROOT-表的位置信息。所有客户端访问用户数据前，需要首先访问ZooKeeper获得-ROOT-的位置，然后访问-ROOT-表获得.META.表的位置，最后根据.META.表中的信息确定用户数据存放的位置，如下图所示。
ROOT 表永远不会被分割，它只有一个Region，这样可以保证最多需要三次跳转就可以定位任意一个Region。为了加快访问速度，.META.表的Regions全部保存在内存中。客户端会将查询过的位置信息缓存起来，且缓存不会主动失效。如果客户端根据缓存信息还访问不到数据，则询问只有相关.META.表的Region服务器，试图获取数据的位置，如果还是失败，则询问-ROOT-表相关的.META.表在哪里。最后，如果前面的信息全部失效，则通过ZooKeeper重新定位Region的信息。所以如果客户端上的缓存全部是失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的Region。

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MapReduce On HBase

在HBase系统上运行批处理运算，最方便和实用的模型依然是MapReduce，如下图：
HBase Table和Region的关系，比较类似HDFS File和Block的关系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API，可以方便的将HBase Table作为Hadoop MapReduce的Source和Sink，对于MapReduce Job应用开发人员来说，基本不需要关注HBase系统自身的细节。