大数据技术原理与应用 第四章 分布式数据库HBase

厦门大学林子雨老师课程 —— 大数据技术原理与应用 学习笔记

参考资料：

http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-online-course/#lesson0

https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html

1. HBase与HDFS、MapReduce、Hive之间的关系

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。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（关系型数据库）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。

2. HBase与传统关系型数据库之间的区别

3. HBase的数据模型

表：HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族
行：每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识。
列族：一个HBase表被分组成许多“列族”（Column Family）的集合，它是基本的访问控制单元
列限定符：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位
单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell），单元格中存储的数据没有数据类型，总被视为字节数组byte[]

时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]

HBase的概念视图

HBase的物理视图

列族contents

列族anchor

4. HBase的实现原理

HBase的实现包括三个主要的功能组件：

（1）库函数：链接到每个客户端
（2）一个Master主服务器

（3）许多个Region服务器

主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息，维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡

Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求，一个region服务器上存储10-1000个region

客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读取数据

客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小 

5. Region的定位

层次	名称	作用
第一层	Zookeeper文件	记录了ROOT表的位置信息
第二层	ROOT表	记录了META表的region位置信息 ROOT表只有一个region，通过ROOT表，就可以访问MEAT表的数据
第三层	META表	记录了用户数据表的region位置信息，META表可以有多个region，保存了HBase中所有用户数据表的region位置信息

6. HBase的运行机制

HBase的系统架构

客户端

客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的Region位置信息，用来加快后续数据访问过程

Zookeeper服务器

Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这就避免了Master的“单点失效”问题

Master服务器

主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：

管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作
实现不同Region服务器之间的负载均衡
在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布

对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移

Region服务器

Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

Region服务器的工作原理

（1）用户读写数据过程

用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行
用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中
只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端

当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找

（2）缓存的刷新

系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记

每次刷写都生成一个新的StoreFile文件，因此，每个Store包含多个StoreFile文件

每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件，每次启动都检查该文件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作；如果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的Hlog文件，开始为用户提供服务

（3）Storefile的合并

每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度
调用Store.compact()把多个合并成一个

合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并

Hlog的工作原理

分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系统恢复

HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log）

用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘

Zookeeper会实时监测每个Region服务器的状态，当某个Region服务器发生故障时，Zookeeper会通知Master。Master首先会处理该故障Region服务器上面遗留的HLog文件，这个遗留的HLog文件中包含了来自多个Region对象的日志记录。系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录也发送给相应的Region服务器。Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile文件中，完成数据恢复

共用日志优点：提高对表的写操作性能；缺点：恢复时需要分拆日志