hbase 存储结构和原理
HBase的表结构
建表时要指定的是:表名、列族
建表语句
create 'user_info', 'base_info', 'ext_info'
意思是新建一个表,名称是user_info,包含两个列族base_info和ext_info
列族 是列的集合,一个列族中包含多个列
这时的表结构:
row key |
base_info |
ext_info |
... |
... |
... |
row key 是行键,每一行的ID,这个字段是自动创建的,建表时不需要指定
插入一条用户数据:name为‘a’,tel为‘123’
插入语句
put 'user_info', 'row1', 'base_info:name', 'a'
put 'user_info', 'row1', 'base_info:tel', '123'
意思是向user_info表中行健为row1的base_info列族中添加一项数据 name:a,接着又添加一项数据tel:123
name和tel就是具体字段,属于base_info这个列族
这时的表结构:
row key |
base_info |
ext_info |
row1 |
name:a, tel:123 |
再插入一条数据:name为‘b’,addr为‘beijing’
put 'user_info', 'row2', 'base_info:name', 'b'
put 'user_info', 'row2', 'ext_info:addr', 'bj'
这时的表结构:
row key |
base_info |
ext_info |
row1 |
name:a, tel:123 |
|
row2 |
name:b |
addr:bj |
HBase表中还有一个重要概念:版本,每个字段的值都有版本信息(通过时间戳指定)
例如 base_info:name,每次修改时都会保留之前的值,就是说可以取到他的旧值
row key |
base_info |
ext_info |
row1 |
name:a, tel:123 |
|
row2 |
name:c(v2)[name:b(v1)] |
addr:bj |
小结
从上面建表、插入数据的过程可以看出 HBase 存储数据的特点了
- 和关系数据库一样,也是使用行和列的结构
- 建表时,定义的是表名和列族(字段的集合),而不是具体字段
- 列族中可以包含任意个字段,字段名不需要预定义,每一行中同一列族中的字段也可以不一致
- 多维结构,关系数据库的表是二维的,通过指行、列定位一个数据,HBase中需要通过 行健、列族名、字段名、版本号才能定位到具体数据
- 插入数据时,一次插入一个字段的数据,不是像关系数据库那样一次插入多个字段
Hbase基本组件说明:
Client
包含访问HBase的接口,并维护cache来加快对HBase的访问,比如region的位置信息
Master
为Region server分配region
负责Region server的负载均衡
发现失效的Region server并重新分配其上的region
管理用户对table的增删改查操作
Region Server
Regionserver维护region,处理对这些region的IO请求
Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
Zookeeper作用
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
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的schema和table元数据
默认情况下,HBase 管理ZooKeeper 实例,比如, 启动或者停止ZooKeeper
Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障
Write-Ahead-Log(WAL)
该机制用于数据的容错和恢复:
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
三、 Hbase优化
1. 预先分区
默认情况下,在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 Region 分区,当导入数据的时候,所有的 HBase 客户端都向这一个 Region 写数据,直到这个 Region 足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 Regions,这样当数据写入 HBase 时,会按照 Region 分区情况,在集群内做数据的负载均衡。
2. Rowkey优化
HBase 中 Rowkey 是按照字典序存储,因此,设计 Rowkey 时,要充分利用排序特点,将经常一起读取的数据存储到一块,将最近可能会被访问的数据放在一块。
此外,Rowkey 若是递增的生成,建议不要使用正序直接写入 Rowkey,而是采用 reverse 的方式反转Rowkey,使得 Rowkey 大致均衡分布,这样设计有个好处是能将 RegionServer 的负载均衡,否则容易产生所有新数据都在一个 RegionServer 上堆积的现象,这一点还可以结合 table 的预切分一起设计。
3. 减少列族数量
不要在一张表里定义太多的 ColumnFamily。目前 Hbase 并不能很好的处理超过 2~3 个 ColumnFamily 的表。因为某个 ColumnFamily 在 flush 的时候,它邻近的 ColumnFamily 也会因关联效应被触发 flush,最终导致系统产生更多的 I/O。
4. 缓存策略
创建表的时候,可以通过 HColumnDescriptor.setInMemory(true) 将表放到 RegionServer 的缓存中,保证在读取的时候被 cache 命中。
5. 设置存储生命期
创建表的时候,可以通过 HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive) 设置表中数据的存储生命期,过期数据将自动被删除。
6. 硬盘配置
每台 RegionServer 管理 10~1000 个 Regions,每个 Region 在 1~2G,则每台 Server 最少要 10G,最大要1000*2G=2TB,考虑 3 备份,则要 6TB。方案一是用 3 块 2TB 硬盘,二是用 12 块 500G 硬盘,带宽足够时,后者能提供更大的吞吐率,更细粒度的冗余备份,更快速的单盘故障恢复。
7. 分配合适的内存给RegionServer服务
在不影响其他服务的情况下,越大越好。例如在 HBase 的 conf 目录下的 hbase-env.sh 的最后添加 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx16000m$HBASE_REGIONSERVER_OPTS”
其中 16000m 为分配给 RegionServer 的内存大小。
8. 写数据的备份数
备份数与读性能成正比,与写性能成反比,且备份数影响高可用性。有两种配置方式,一种是将 hdfs-site.xml拷贝到 hbase 的 conf 目录下,然后在其中添加或修改配置项 dfs.replication 的值为要设置的备份数,这种修改对所有的 HBase 用户表都生效,另外一种方式,是改写 HBase 代码,让 HBase 支持针对列族设置备份数,在创建表时,设置列族备份数,默认为 3,此种备份数只对设置的列族生效。
9. WAL(预写日志)
可设置开关,表示 HBase 在写数据前用不用先写日志,默认是打开,关掉会提高性能,但是如果系统出现故障(负责插入的 RegionServer 挂掉),数据可能会丢失。配置 WAL 在调用 JavaAPI 写入时,设置 Put 实例的WAL,调用 Put.setWriteToWAL(boolean)。
10. 批量写
HBase 的 Put 支持单条插入,也支持批量插入,一般来说批量写更快,节省来回的网络开销。在客户端调用JavaAPI 时,先将批量的 Put 放入一个 Put 列表,然后调用 HTable 的 Put(Put 列表) 函数来批量写。
11. 客户端一次从服务器拉取的数量
通过配置一次拉去的较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间,但是它会占用客户端内存。有三个地方可进行配置:
1)在 HBase 的 conf 配置文件中进行配置 hbase.client.scanner.caching;
2)通过调用 HTable.setScannerCaching(intscannerCaching) 进行配置;
3)通过调用 Scan.setCaching(intcaching) 进行配置。三者的优先级越来越高。
12. RegionServer的请求处理I/O线程数
较少的 IO 线程适用于处理单次请求内存消耗较高的 Big Put 场景 (大容量单次 Put 或设置了较大 cache 的Scan,均属于 Big Put) 或 ReigonServer 的内存比较紧张的场景。
较多的 IO 线程,适用于单次请求内存消耗低,TPS 要求 (每秒事务处理量 (TransactionPerSecond)) 非常高的场景。设置该值的时候,以监控内存为主要参考。
在 hbase-site.xml 配置文件中配置项为 hbase.regionserver.handler.count。
13. Region的大小设置
配置项为 hbase.hregion.max.filesize,所属配置文件为 hbase-site.xml.,默认大小 256M。
在当前 ReigonServer 上单个 Reigon 的最大存储空间,单个 Region 超过该值时,这个 Region 会被自动 split成更小的 Region。小 Region 对 split 和 compaction 友好,因为拆分 Region 或 compact 小 Region 里的StoreFile 速度很快,内存占用低。缺点是 split 和 compaction 会很频繁,特别是数量较多的小 Region 不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,Region 数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase 的 bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 则不太适合经常 split 和 compaction,因为做一次 compact 和 split 会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。
此外,大 Region 意味着较大的 StoreFile,compaction 时对内存也是一个挑战。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做 compact 和 split,既能顺利完成 split 和 compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。compaction 是无法避免的,split 可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如 100G,就可以间接禁用自动 split(RegionServer 不会对未到达 100G 的 Region 做split)。再配合 RegionSplitter 这个工具,在需要 split 时,手动 split。手动 split 在灵活性和稳定性上比起自动split 要高很多,而且管理成本增加不多,比较推荐 online 实时系统使用。内存方面,小 Region 在设置memstore 的大小值上比较灵活,大 Region 则过大过小都不行,过大会导致 flush 时 app 的 IO wait 增高,过小则因 StoreFile 过多影响读性能。
14. 操作系统参数
Linux系统最大可打开文件数一般默认的参数值是1024,如果你不进行修改并发量上来的时候会出现“Too Many Open Files”的错误,导致整个HBase不可运行,你可以用ulimit -n 命令进行修改,或者修改/etc/security/limits.conf和/proc/sys/fs/file-max 的参数,具体如何修改可以去Google 关键字 “linux limits.conf ”
15. Jvm配置
修改 hbase-env.sh 文件中的配置参数,根据你的机器硬件和当前操作系统的JVM(32/64位)配置适当的参数
HBASE_HEAPSIZE 4000 HBase使用的 JVM 堆的大小
HBASE_OPTS "‐server ‐XX:+UseConcMarkSweepGC"JVM GC 选项
HBASE_MANAGES_ZKfalse 是否使用Zookeeper进行分布式管理
16. 持久化
重启操作系统后HBase中数据全无,你可以不做任何修改的情况下,创建一张表,写一条数据进行,然后将机器重启,重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表,一个都没有了。是不是很杯具?没有关系你可以在hbase/conf/hbase-default.xml中设置hbase.rootdir的值,来设置文件的保存位置指定一个文件夹,例如:<value>file:///you/hbase-data/path</value>,你建立的HBase中的表和数据就直接写到了你的磁盘上,同样你也可以指定你的分布式文件系统HDFS的路径例如:hdfs://NAMENODE_SERVER:PORT/HBASE_ROOTDIR,这样就写到了你的分布式文件系统上了。
17. 缓冲区大小
hbase.client.write.buffer
这个参数可以设置写入数据缓冲区的大小,当客户端和服务器端传输数据,服务器为了提高系统运行性能开辟一个写的缓冲区来处理它,这个参数设置如果设置的大了,将会对系统的内存有一定的要求,直接影响系统的性能。
18. 扫描目录表
hbase.master.meta.thread.rescanfrequency
定义多长时间HMaster对系统表 root 和 meta 扫描一次,这个参数可以设置的长一些,降低系统的能耗。
19. split/compaction时间间隔
hbase.regionserver.thread.splitcompactcheckfrequency
这个参数是表示多久去RegionServer服务器运行一次split/compaction的时间间隔,当然split之前会先进行一个compact操作.这个compact操作可能是minorcompact也可能是major compact.compact后,会从所有的Store下的所有StoreFile文件最大的那个取midkey.这个midkey可能并不处于全部数据的mid中.一个row-key的下面的数据可能会跨不同的HRegion。
20. 缓存在JVM堆中分配的百分比
hfile.block.cache.size
指定HFile/StoreFile 缓存在JVM堆中分配的百分比,默认值是0.2,意思就是20%,而如果你设置成0,就表示对该选项屏蔽。
21. ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数
hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns
这项配置的选项就是从zookeeper中来的,表示ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数,ZooKeeper对于HBase来说就是一个入口这个参数的值可以适当放大些。
22. memstores占用堆的大小参数配置
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit
在RegionServer中所有memstores占用堆的大小参数配置,默认值是0.4,表示40%,如果设置为0,就是对选项进行屏蔽。
23. Memstore中缓存写入大小
hbase.hregion.memstore.flush.size
Memstore中缓存的内容超过配置的范围后将会写到磁盘上,例如:删除操作是先写入MemStore里做个标记,指示那个value, column 或 family等下是要删除的,HBase会定期对存储文件做一个major compaction,在那时HBase会把MemStore刷入一个新的HFile存储文件中。如果在一定时间范围内没有做major compaction,而Memstore中超出的范围就写入磁盘上了。
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