HBase基础使用03-HA集群搭建

HBase集群

集群架构图

HBase架构篇

HBase架构组成

HBase采用Master/Slave架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成： HMaster 节点、
HRegionServer 节点、 ZooKeeper 集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、DataNode等，总体结构如下：

ZooKeeper集群用于：

ZooKeeper为HBase集群提供协调服务，它管理着HMaster和HRegionServer的状态(available/alive等)，并且会在它们宕机时通知给HMaster，从而HMaster可以实现HMaster之间的failover，或对宕机的HRegionServer中的HRegion集合的修复(将它们分配给其他的HRegionServer)。ZooKeeper集群本身使用一致性协议(PAXOS协议)保证每个节点状态的一致性。

1. 存放整个 HBase集群的元数据以及集群的状态信息。

2. 实现HMaster主从节点的failover。

HMaster节点用于：

HMaster没有单点故障问题，可以启动多个HMaster，通过ZooKeeper的Master Election机制保证同时只有一个
HMaster出于Active状态，其他的HMaster则处于热备份状态。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了Active HMaster的负担。要有两方面的职责：

1. 管理HRegionServer，实现其负载均衡。

2. 管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上。

3. 实现DDL操作（Data Definition Language，namespace和table的增删改，column familiy的增删改等）。

4. 管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。

5. 权限控制（ACL）。

HRegionServer节点用于：

HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。HRegionServer包含一个WAL即Write Ahead Log一个BlockCache和多个HRegion

1. 存放和管理本地HRegion。

2. 读写HDFS，管理Table中的数据。

3. Client直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的
   HRegion/HRegionServer后）。

Log

WAL即Write Ahead Log，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作
都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最 保证HRegionServer宕机后，我们依然可
以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，而不至于数据丢失。这个Log文件会定期Roll出新的文件而删
除旧的文件(那些已持久化到HFile中的Log可以删除)。

BlockCache

BlockCache是一个读缓存，即“引用局部性”原理（也应用于CPU，分空间局部性和时间局部性，空间局部性
是指CPU在某一时刻需要某个数据，那么有很大的概率在一下时刻它需要的数据在其附近；时间局部性是指某
个数据在被访问过一次后，它有很大的概率在不久的将来会被再次的访问），将数据预读取到内存中，以提
升读的性能。

HRegion

HBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion，从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和
EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空），由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中。HRegion由HMaster分配到相应的HRegionServer中，然后由HRegionServer负责HRegion的启动和管理，和Client的通信，负责数据的读(使用HDFS)，HRegion由多个Store(HStore)构成

• HStore

  每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个Column Family，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成。

  • MemStore

    是一个写缓存(In Memory Sorted Bu?er)，所有数据的写在完成WAL日志写后，会 写入MemStore
    中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到地层HDFS文件中(HFile)，通常每个HRegion中的每个
    Column Family有一个自己的MemStore。

  • HFile(StoreFile)

    用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)。在HFile中的数据是按RowKey、Column Family、
    Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列。

集群搭建

注意：确保HDFS HA集群运行正常

• 安装

  [root@nodeX ~]# tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /usr
  

• 修改配置文件

  [root@nodeX ~]# vi /usr/hbase-1.2.4/conf/hbase-site.xml
  

  
      hbase.rootdir
      hdfs://mycluster/hbase
  
  
      hbase.cluster.distributed
      true
  
  
      hbase.zookeeper.quorum
      node1,node2,node3
  
  
      hbase.zookeeper.property.clientPort
      2181
  
  

  [root@nodeX ~]# vi /usr/hbase-1.2.4/conf/regionservers
  

  node1
  node2
  node3
  

  [root@nodeX ~]# vi .bashrc
  

  HBASE_MANAGES_ZK=false
  HBASE_HOME=/usr/hbase-1.2.4
  HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.6.0
  JAVA_HOME=/usr/java/latest
  CLASSPATH=.
  PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HBASE_HOME/bin
  export JAVA_HOME
  export CLASSPATH
  export PATH
  export HADOOP_HOME
  export HBASE_HOME
  export HBASE_MANAGES_ZK
  

  [root@nodeX ~]# source .bashrc
  

• 启动服务

  [root@nodeX ~]# hbase-daemon.sh start master
  [root@nodeX ~]# hbase-daemon.sh start regionserver