《HBase原理与实践》阅读笔记

本博客内容基本整理自《Hbase原理与实践》一书。仅用于个人学习和积累。

全书概述

《HBase原理与实践》共有16章，根据文章内容可以分为如下6个部分。

• 1.HBase基础部分: 包含第1、2章。其中，第1章主要介绍HBase系统的发展历史、数据模型以及体系结构，第2章主要介绍HBase系统中常用的数据结构以及基础算法。

• 2.HBase系统相关组件: 包含第3、4、5章。其中，第3章重点介绍HBase所依赖的核心组件，包括ZooKeeper、HDFS等，第4章介绍HBase客户端组件实现，第5章介绍RegionServer内部组件的实现。

• 3.HBase核心工作原理: 包含第6、7、8、9、10、11章。其中，第6章详细分析HBase读写流程，第7章介绍HBase Compaction的实现原理，第8章介绍HBase中Region的迁移、合并以及分裂等操作是如何实现的，第9章介绍RegionServer宕机后如何通过HLog进行数据恢复，第10章介绍HBase不同集群之间的复制是如何实现的，第11章介绍HBase如何通过Snapshot机制完成数据的备份和恢复。

• 4.HBase运维调优实践: 包含第12、13、14章。其中，第12章介绍HBase集群常用的运维管理操作，包括集群如何有效监控，基准性能如何测试等，第13章集中介绍HBase集群的常用调优技巧，第14章重点分析几个HBase实际运维案例，通过案例分析介绍HBase集群定位和处理问题的技巧。

• 5.HBase 2.x核心特性（第15章）: 介绍HBase最新2.x版本的核心功能与特性。

• 6.HBase高级话题（第16章）: 介绍社区中比较热门的二级索引话题，以及HBase内核的开发与测试。

1.HBase概述

1.1.Hbase发展历史

Hbase作为大数据中至关重要的一个组件，和其他很多组件一样，起源于Google当年风靡一时的“三篇论文”—GFS、MapReduce、BigTable。一家叫做Powerset的公司，为了高效处理自然语言搜索产生的海量数据实现了BigTable的开源版本—HBase，并在发展了2年之后被Apache收录为顶级项目，正式入驻Hadoop生态系统。
Hbase版本变迁：

注：2.x版本是接下来最受期待的一个版本（升级要慎重，请参考社区中的实践），因为最近一两年社区开发的新功能都将集中在2.x版本发布，2.x包含的核心功能特别多，包括：大幅度减小GC影响的offheap read path/write path工作，极大提升系统稳定性的Procedure V2框架，支持多租户隔离的RegionServer Group功能，支持大对象存储的MOB功能等。

1.2.Hbase数据模型

• 从使用角度来看，HBase包含了大量关系型数据库的基本概念—表、行、列。
• 从逻辑视图来看，HBase中的数据是以表形式进行组织的，而且和关系型数据库中的表一样，HBase中的表也由行和列构成，因此HBase非常容易理解。
• 从物理视图来看，HBase是一个Map，由键值（KeyValue，KV）构成，不过与普通的Map不同，HBase是一个稀疏的、分布式的、多维排序的Map——“sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map”。HBase中Map的key是一个复合键，由rowkey、column family、qualifier、type以及timestamp组成，value即为cell的值。

1.3.Hbase体系结构

HBase体系结构是典型的Master-Slave模型。

RegionServer主要用来响应用户的IO请求，是HBase中最核心的模块，由WAL(HLog)、BlockCache以及多个Region构成。

• WAL(HLog)：HLog在HBase中有两个核心作用—其一，用于实现数据的高可靠性，HBase数据随机写入时，并非直接写入HFile数据文件，而是先写入缓存，再异步刷新落盘。为了防止缓存数据丢失，数据写入缓存之前需要首先顺序写入HLog，这样，即使缓存数据丢失，仍然可以通过HLog日志恢复；其二，用于实现HBase集群间主从复制，通过回放主集群推送过来的HLog日志实现主从复制。
• BlockCache：HBase系统中的读缓存。客户端从磁盘读取数据之后通常会将数据缓存到系统内存中，后续访问同一行数据可以直接从内存中获取而不需要访问磁盘。对于带有大量热点读的业务请求来说，缓存机制会带来极大的性能提升。
• BlockCache缓存对象是一系列Block块，一个Block默认为64K，由物理上相邻的多个KV数据组成。BlockCache同时利用了空间局部性和时间局部性原理，前者表示最近将读取的KV数据很可能与当前读取到的KV数据在地址上是邻近的，缓存单位是Block（块）而不是单个KV就可以实现空间局部性；后者表示一个KV数据正在被访问，那么近期它还可能再次被访问。当前BlockCache主要有两种实现—LRUBlockCache和BucketCache，前者实现相对简单，而后者在GC优化方面有明显的提升。
• Region：数据表的一个分片，当数据表大小超过一定阈值就会“水平切分”，分裂为两个Region。Region是集群负载均衡的基本单位。通常一张表的Region会分布在整个集群的多台RegionServer上，一个RegionServer上会管理多个Region，当然，这些Region一般来自不同的数据表。

1.4.Hbase系统特性

与其他数据库相比，HBase在系统设计以及实际实践中有很多独特的优点如：容量巨大，良好的可扩展性，稀疏性，高性能，多版本，支持过期，Hadoop原生支持等。

HBase的缺点

• HBase本身不支持很复杂的聚合运算（如Join、GroupBy等）。如果业务中需要使用聚合运算，可以在HBase之上架设Phoenix组件或者Spark组件，前者主要应用于小规模聚合的OLTP场景，后者应用于大规模聚合的OLAP场景。
• HBase本身并没有实现二级索引功能，所以不支持二级索引查找。好在针对HBase实现的第三方二级索引方案非常丰富，比如目前比较普遍的使用Phoenix提供的二级索引功能。
• HBase原生不支持全局跨行事务，只支持单行事务模型。同样，可以使用Phoenix提供的全局事务模型组件来弥补HBase的这个缺陷。

2.Hbase基础数据结构与算法

Hbase的一个列簇（Column Family）本质上是一颗LSM树（Log-Structured Merge-Tree）。LSM树的索引一般分为两部分，为内存部分和磁盘部分。内存部分Hbase选择了跳跃表来维护一个有序的KeyValue集合，而磁盘部分采用了布隆过滤器。

2.1.LSM树

2.1.1.KeyValue存储格式

一般来说，LSM中存储的是多个KeyValue组成的集合，每个KeyValue一般都用一个字节数组来表示。Hbase中该字节数组主要分为以下几个字段，其中Rowkey、Family、Qualifier、Timestamp、Type这5个字段组成KeyValue中的key部分。其中type字段表示这个KeyValue操作的类型，HBase内有Put、Delete、Delete Column、Delete Family等等。注意，这是一个非常关键的字段，表明了LSM树内存储的不只是数据，而是每一次操作记录。 Value直接存储的是值的二进制内容。

2.2.跳跃表

跳跃表（SkipList）是一种能高效实现插入，删除，查找内容的数据结构，这些操作的期望复杂度都是O(logN)。
定义：

• 跳跃表由多条分层的链表组成。
• 每条链表中的元素都是有序的。
• 每条链表都有两个元素：+∞（正无穷大）和- ∞（负无穷大），分别表示链表的头部和尾部。
• 从上到下，上层链表元素集合是下层链表元素集合的子集，即S1是S0的子集，S2是S1的子集。
• 跳跃表的高度定义为水平链表的层数。

2.3.布隆过滤器

布隆过滤器由一个长度为N的01数组组成。布隆过滤器串对任意给定元素w，经过哈希运算后可以给出的存在性结果为两种：

• w可能存在于集合A中。
• w肯定不在集合A中。

详细解释见原文或者点击此处。

3.Hbase依赖服务

3.1.Zookeeper相关

在安装HBase集群时需要在配置文件conf/hbase-site.xml中配置与ZooKeeper相关的几个重要配置项，如下所示：

            hbase.zookeeper.quorum
            localhost
        
        
            hbase.zookeeper.property.clientPort
            2181
        
        
            zookeeper.znode.parent
            /hbase
        

其中，hbase.zookeeper.quorum为ZooKeeper集群的地址，必须进行配置，该项默认为localhost。hbase.zookeeper.property.clientPort默认为2181，可以不进行配置。zookeeper. znode.parent默认为/hbase，可以不配置。HBase集群启动之后，使用客户端进行读写操作时也需要配置上述ZooKeeper相关参数。

HBase在ZooKeeper根节点下创建的主要子节点：

  [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hbase
 [meta-region-server,  backup-masters,  table,  region-in-transition,  table-lock,master,  balancer,  namespace,  hbaseid,  online-snapshot,  replication,  splitWAL,recovering-regions, rs]

其中：replication用来实现HBase复制功能。 splitWAL/recovering-regions：用来实现HBase分布式故障恢复。

3.2.HDFS相关

一般情况下，一个线上的高可用HDFS集群主要由4个重要的服务组成：NameNode、DataNode、JournalNode、ZkFailoverController。
其中NameNode采用写EditLog和FsImage的方式来保证元数据的高效持久化，JournalNode其实是用来维护EditLog一致性的Paxos组。
HBase使用HDFS存储所有数据文件，从HDFS的视角看，HBase就是它的客户端。
Hbase在HDFS上的文件布局
通过HDFS的客户端列出HBase集群的文件如下：

hadoop@hbase37:～/hadoop-current/bin$ ./hdfs dfs -ls /hbase
        Found 10 items
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-05-07 10:42 /hbase-nptest/.hbase-snapshot
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-04-27 14:04 /hbase-nptest/.tmp
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-07-06 21:07 /hbase-nptest/MasterProcWALs
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-06-25 17:14 /hbase-nptest/WALs
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-05-07 10:43 /hbase-nptest/archive
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2017-10-10 20:24 /hbase-nptest/corrupt
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop       2018-05-31 12:02 /hbase-nptest/data
-rw-r--r--    3 hadoop hadoop       2017-09-29 17:30 /hbase-nptest/hbase.id
-rw-r--r--   3 hadoop hadoop       2017-09-29 17:30 /hbase-nptest/hbase.version
drwxr-xr-x    - hadoop hadoop      2018-07-06 21:22 /hbase-nptest/oldWALs

其中：.tmp：临时文件目录，主要用于Hbase表创建删除操作。.WALs：存储集群中所有RegionServer的HLog日志文件。.archive：文件归档目录。这个目录主要会在以下几个场景下使用。

• 所有对HFile文件的删除操作都会将待删除文件临时放在该目录。
• 进行Snapshot或者升级时使用到的归档目录。
• Compaction删除HFile的时候，也会把旧的HFile移动到这里。

注：不同版本的Hbase在HDFS上文件名有差异，并不是相同的。