HBase简介
HBase简介
HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。
上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统,其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
HBase访问接口
1. Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
2. HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用
3. Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据
4. REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
5. Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计
6. Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase
HBase数据模型
Table & Column Family
Row Key | Timestamp | Column Family | |
URI | Parser | ||
r1 | t3 | url=http://www.taobao.com | title=天天特价 |
t2 | host=taobao.com | ||
t1 | |||
r2 | t5 | url=http://www.alibaba.com | content=每天… |
t4 | host=alibaba.com |
Ø Row Key: 行键,Table的主键,Table中的记录按照Row Key排序
Ø Timestamp: 时间戳,每次数据操作对应的时间戳,可以看作是数据的version number
Ø 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,即Column Family支持动态扩展,无需预先定义Column的数量以及类型,所有Column均以二进制格式存储,用户需要自行进行类型转换。
Table & Region
当Table随着记录数不断增加而变大后,会逐渐分裂成多份splits,成为regions,一个region由[startkey,endkey)表示,不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理:
-ROOT- && .META. Table
HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META.
Ø .META.:记录了用户表的Region信息,.META.可以有多个regoin
Ø -ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region
Ø Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
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,不过client端会做cache缓存。
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。
HBase系统架构
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,见下文描述
HMaster
HMaster没有单点问题,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,HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作:
1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
3. 在Region Split后,负责新Region的分配
4. 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
HRegionServer
HRegionServer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。
HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个Region,HRegion中由多个HStore组成。每个HStore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。
HStore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:
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HRegionServer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HRegionServer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HRegionServer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HRegionServer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存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型:
1. 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
2. HLog File,HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
下图是HFile的存储格式:
首先HFile文件是不定长的,长度固定的只有其中的两块:Trailer和FileInfo。正如图中所示的,Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。File Info中记录了文件的一些Meta信息,例如:AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。
Data Block是HBase I/O的基本单元,为了提高效率,HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定,大号的Block有利于顺序Scan,小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字,目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。
HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项,并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构:
开始是两个固定长度的数值,分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key,开始是固定长度的数值,表示RowKey的长度,紧接着是RowKey,然后是固定长度的数值,表示Family的长度,然后是Family,接着是Qualifier,然后是两个固定长度的数值,表示Time Stamp和Key Type(Put/Delete)。Value部分没有这么复杂的结构,就是纯粹的二进制数据了。
HLogFile
上图中示意了HLog文件的结构,其实HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,除了table和region名字外,同时还包括 sequence number和timestamp,timestamp是“写入时间”,sequence number的起始值为0,或者是最近一次存入文件系统中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的KeyValue,可参见上文描述。
结束
本文对HBase技术在功能和设计上进行了大致的介绍,由于篇幅有限,本文没有过多深入地描述HBase的一些细节技术。目前一淘的存储系统就是基于HBase技术搭建的,后续将介绍“一淘分布式存储系统”,通过实际案例来更多的介绍HBase应用。
转载自:http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html
HBase简介的更多相关文章
- HBase简介及原理
HBase简介 1.HBase是一个万亿行,百万列大表(Big Table),数据存放在hdfs集群中: 写操作使用MapReduce处理,将(增删改)处理结果放入HBase中,读就直接读HBase: ...
- hbase学习(一)hbase简介
1.hadoop生态系统 2.hbase简介 非关系型数据库知识面扩展 cassandra.hbase.mongodb.redis couchdb,文件存储数据库 Neo4j非关系型图数据库 3.hb ...
- HBase 学习之路(一)—— HBase简介
一.Hadoop的局限 HBase是一个构建在Hadoop文件系统之上的面向列的数据库管理系统. 要想明白为什么产生HBase,就需要先了解一下Hadoop存在的限制?Hadoop可以通过HDFS来存 ...
- 【转帖】HBase简介(梳理知识)
HBase简介(梳理知识) https://www.cnblogs.com/muhongxin/p/9471445.html 一. 简介 hbase是bigtable的开源山寨版本.是建立的hdf ...
- HBase 系列(一)—— HBase 简介
一.Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统. 要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通 ...
- 1.Hbase简介
1. Hbase简介 1.1. 什么是hbase(面向列) HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模 结构化存储集群 ...
- HBase简介(很好的梳理资料)
http://www.tuicool.com/articles/iieIz2 一. 简介 history started by chad walters and jim 2006.11 G re ...
- 【Hbase学习之一】Hbase 简介
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-2.1.3 ...
- HBase简介(梳理知识)
一. 简介 hbase是bigtable的开源山寨版本.是建立的hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写的数据库系统.它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key ...
随机推荐
- IOS设计模式-组合设计模式
前言:本篇博文将让你学会软件开发中的"何为树形结构"."何为组合模式"."组合模式可以解决的问题"等相关知识. 内容大纲: 1.树形结构 2 ...
- MVC模式与三层架构和表示层
1.MVC模式 - Model-View-Controller - 模型-视图-控制器 - Model(模型) > 模型分为业务模型,和数据模型 ...
- 说说Angular中的$timeOut定时器
非常不幸的一点是,人们似乎常常将AngularJS中的$timeOut()函数看做是一个内置的.无须在意的函数.但是,如果你忘记了$timeOut()的回调函数将会造成非常不好的影响,你可能会因此遇 ...
- EMC Documentum DQL整理(三)
1.Get Content Size in folder SELECT SUM(r_full_content_size/1024.0) FROM dm_sysobject WHERE FOLDER(' ...
- 正则表达式 exec 获取字符串中的汉字
要求:仅获取attr中的 “编辑发起状态的执行人表单” ,路径C:\fakepath\是不固定的,可以是C:\fakepath\hhh\hhhh\ 解决: var attr = C:\fakepath ...
- UML类图的关系
多态 泛化(Generalization) [定义]:是一种继承关系,表示一般与特殊的关系,它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为 [UML表示]:带三角箭头的实线,箭头指向父类 [代码表现]:A类 ...
- Tomcat指定特定JDK版本
我们知道在Linux服务器上,可以安装多个版本的JDK,那么当有多个JDK时,是否可以为Tomcat这类应用程序指定对应的JDK版本呢?答案是可以,指定tomcat使用特定的JDK版本.今天正好碰到这 ...
- SQL Server 2012实施与管理实战指南(笔记)——Ch3Alwayson可用组
3.AlwaysOn可用组 Alwayson支持的,是一个可用性组,每个可用性组是包含了多个用户数据库的容器,可用性组内的数据库可以作为一个整体进行故障转移. AlwaysOn关键特性: 一.类似集群 ...
- SQL Server 2008 R2——T-SQL 存储过程 返回表
==================================声明================================== 本文原创,转载在正文中显要的注明作者和出处,并保证文章的完 ...
- 使用DBI(perl)实现文本文件的导入导出mysql
DBI 是perl脚本连接数据库的一个模块.perl脚本相对shell更灵活,功能更强大,跨平台能力强.相对可执行jar包要简单很多. 1.下载安装包DBI-1.631.tar.gzperl脚本下载 ...