Hbase读写流程和StoreFile合并

1.简述hbase读写流程

1.1 读流程

• 客户端与zk进行连接；从zk找到meta表的region的位置，即meta表的数据存储在某个HReginServer上；客户端与这个HRegionServer建立连接，然后读取meta表中的数据；
• 根据要查询的namespace、表名、rowkey信息。找到对应的的region信息
• 找到相应的HRegionServer
• 找到对应的region
• 先从memstore里面查找数据，如果没有再到BlockCache上读取
• 如果BlockCache上也没有找到再到StoreFile上仅从读取
• 从StoreFile中读取数据到数据后，先写入到BlockCache中然后再返回给客户端

1.2 写流程

• client与zk建立链接，从zookeeper中找到meta表中region的位置，然后读取meta表中的数据
• meta表中存储了用户表的region信息，根据要查询的namespace、表名、rowkey信息。找到写入数据对应的的region信息
• 找到对应的HRegionServer然后发送写请求
• 把数据写入到HLog和memstore中
• memstore中的数据到达阀值后会把数据刷写到磁盘，生成一个storeFile，即一个HFile
• 当达到一定条件后，会把小的HFile合并成大的HFile，避免hdfs有大量的小文件

1.3 文件合并的逻辑

• hbase中有两种类型的合并
  • minor compaction 小合并
  • major compaction 大合并

1.3.1 minor compaction 小合并

• 多个StoreFile合并成一个更大的StoreFile

  这个过程是将多个小的、相近的StoreFile合并成一个更大的StoreFile，对于超过TTL(Time To Live)的数据、更新的数据和删除的数据仅仅做个了标记（即新增了一个带有标记的版本号），并没有进行物理删除，一次minor compaction的结果会得到更少、更大的StoreFile。这种合并的触发频率很高

• minor compaction触发的条件

  
  <property>
  	<name>hbase.hstore.compactionThresholdname>
  	<value>3value>
  property>
  
  
  <property>
  	<name>hbase.hstore.compaction.maxname>
  	<value>10value>
  property>
  
  
  <property>
  	<name>hbase.hstore.compaction.min.sizename>
  	<value>134217728value>
  property>
  
  
  <property>
  	<name>hbase.hstore.compaction.max.sizename>
  	<value>9223372036854775807value>
  property>  
  

#####1.3.2 major compaction 大合并

• 讲一个Store中的所有StoreFile合并成一个HFile

  这个过程会把已经删除的、TTL过期的数据，版本号超过设定版本号的数据(版本太多的老数据)。这种合并频率比较低，默认是7天执行一次，并且性能消耗很大，一般都是手动控制合并，防止自动合并出现在业务高峰期

• major compactiom的触发条件

  
  <property>
  	<name>hbase.hregion.majorcompactionname>
  	<value>604800000value>
  property>
  

• 手动触发

  ##使用major_compact命令
  major_compact tableName