HBase入门、基础原理介绍

一、HBase介绍

HBase 是一个面向列式存储的分布式数据库，HBase 底层存储基于 HDFS 实现，集群的管理基于 ZooKeeper 实现。HBase 良好的分布式架构设计为海量数据的快速存储、随机访问提供了可能，基于数据副本机制和分区机制可以轻松实现在线扩容、缩容和数据容灾，是大数据领域中 Key-Value 数据结构存储最常用的数据库方案。

1.1 HBase特点

（1）易扩展
Hbase 的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于运算能力（RegionServer）的扩展，通过增加 RegionSever 节点的数量，提升 Hbase 上层的处理能力；另一个是基于存储能力的扩展（HDFS），通过增加 DataNode 节点数量对存储层的进行扩容，提升 HBase 的数据存储能力。
（2）海量存储
HBase 作为一个开源的分布式 Key-Value 数据库，其主要作用是面向 PB 级别数据的实时入库和快速随机访问。这主要源于上述易扩展的特点，使得 HBase 通过扩展来存储海量的数据。
（3）列式存储
Hbase 是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列。列式存储的最大好处就是，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段时，能大大减少读取的数据量。
（4）高可靠性
WAL 机制保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据丢失，Replication 机制保证了在集群出现严重的问题时，数据不会发生丢失或损坏。而且 Hbase 底层使用 HDFS，HDFS 本身也有备份。
（5）稀疏性
在 HBase 的列族中，可以指定任意多的列，为空的列不占用存储空间，表可以设计得非常稀疏。

1.2 HBase架构

HBase 可以将数据存储在本地文件系统，也可以存储在 HDFS 文件系统。在生产环境中，HBase 一般运行在 HDFS 上，以 HDFS 作为基础的存储设施。HBase 通过 HBase Client 提供的 Java API 来访问 HBase 数据库，以完成数据的写入和读取。HBase 的核心架构由五部分组成，分别是 HBase Client、HMaster、Region Server、ZooKeeper 以及 HDFS。

图1.1 HBase核心架构

图1.2 HBase具体架构
（1）HBase Client
HBase Client 为用户提供了访问 HBase 的接口，可以通过元数据表来定位到目标数据的 RegionServer，另外 HBase Client 还维护了对应的 cache 来加速 Hbase 的访问，比如缓存元数据的信息。
（2）HMaster
HMaster 是 HBase 集群的主节点，负责整个集群的管理工作，主要工作职责如下：

• 分配Region：负责启动的时候分配Region到具体的 RegionServer。
• 负载均衡：一方面负责将用户的数据均衡地分布在各个 Region Server 上，防止Region Server数据倾斜过载。另一方面负责将用户的请求均衡地分布在各个 Region Server 上，防止Region Server 请求过热。
• 维护数据：发现失效的 Region，并将失效的 Region 分配到正常的 RegionServer 上，并且在Region Sever 失效的时候，协调对应的HLog进行任务的拆分。
  （3）Region Server
  Region Server 直接对接用户的读写请求，是真正的干活的节点，主要工作职责如下：
• 管理 HMaster 为其分配的 Region；
• 负责与底层的 HDFS 交互，存储数据到 HDFS；
• 负责 Region 变大以后的拆分以及 StoreFile 的合并工作；
• 与 HMaster 的协同，当某个 RegionServer 宕机之后，ZK 会通知 Master 进行失效备援。下线的 RegionServer 所负责的 Region 暂时停止对外提供服务，Master 会将该 RegionServer 所负责的 Region 转移到其他 RegionServer 上，并且会对所下线的 RegionServer 上存在 MemStore 中还未持久化到磁盘中的数据由 WAL 重播进行恢复。
  其中， Region Server数据存储的基本结构，如图1.3所示。一个 Region Server 是包含多个 Region 的，这里仅展示一个。
  
  图1.3 Region Server数据存储的基本结构
  Region：每一个 Region 都有起始 RowKey 和结束 RowKey，代表了存储的Row的范围，保存着表中某段连续的数据。一开始每个表都只有一个 Region，随着数据量不断增加，当 Region 大小达到一个阈值时，Region 就会被 Region Server 水平切分成两个新的 Region。当 Region 很多时，HMaster 会将 Region 保存到其他 Region Server 上。
  Store：一个 Region 由多个 Store 组成，每个 Store 都对应一个 Column Family， Store 包含 MemStore 和 StoreFile。
• MemStore：作为HBase的内存数据存储，数据的写操作会先写到 MemStore 中，当MemStore 中的数据增长到一个阈值（默认64M）后，Region Server 会启动 flasheatch 进程将 MemStore 中的数据写人 StoreFile 持久化存储，每次写入后都形成一个单独的 StoreFile。当客户端检索数据时，先在 MemStore中查找，如果MemStore 中不存在，则会在 StoreFile 中继续查找。
• StoreFile：MemStore 内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以 HFile 的格式保存。HBase以Store的大小来判断是否需要切分Region。当一个Region 中所有 StoreFile 的大小和数量都增长到超过一个阈值时，HMaster 会把当前Region分割为两个，并分配到其他 Region Server 上，实现负载均衡。
• HFile：HFile 和 StoreFile 是同一个文件，只不过站在 HDFS 的角度称这个文件为HFile，站在HBase的角度就称这个文件为StoreFile。
  HLog：负责记录着数据的操作日志，当HBase出现故障时可以进行日志重放、故障恢复。例如，磁盘掉电导致 MemStore中的数据没有持久化存储到 StoreFile，这时就可以通过HLog日志重放来恢复数据。
  （4）ZooKeeper
  HBase 通过 ZooKeeper 来完成选举 HMaster、监控 Region Server、维护元数据集群配置等工作，主要工作职责如下：
• 选举HMaster：通ZooKeeper来保证集中有1个HMaster在运行，如果 HMaster 异常，则会通过选举机制产生新的 HMaster 来提供服务；
• 监控Region Server: 通过 ZooKeeper 来监控 Region Server 的状态，当Region Server 有异常的时候，通过回调的形式通知 HMaster 有关Region Server 上下线的信息；
• 维护元数据和集群配置：通过ZooKeeper储存信息并对外提供访问接口。
  （5）HDFS
  HDFS 为 HBase 提供底层数据存储服务，同时为 HBase提供高可用的支持， HBase 将 HLog 存储在 HDFS 上，当服务器发生异常宕机时，可以重放 HLog 来恢复数据。

二、HBase的读写删流程

2.1 HBase的写入流程

图2.1 HBase的写入流程
Region Server 寻址：
1、HBase Client 访问 ZooKeeper；
2、获取写入 Region 所在的位置，即获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server；
3、访问对应的 Region Server；
4、获取 hbase:meta 表，并查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 Region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问；
写 Hlog：
5、HBase Client 向 Region Server 发送写 Hlog 请求；
6、Region Server 会通过顺序写入磁盘的方式，将 Hlog 存储在 HDFS 上；
写 MemStore 并返回结果：
7、HBase Client 向 Region Server 发送写 MemStore 请求；
8、只有当写 Hlog 和写 MemStore 的请求都成功完成之后，并将反馈给 HBase Client，这时对于整个 HBase Client 写入流程已经完成。
MemStore 刷盘
HBase 会根据 MemStore 配置的刷盘策略定时将数据刷新到 StoreFile 中，完成数据持久化存储。
为什么要把 WAL 加载到 MemStore中，再刷写成 HFile 呢？
WAL (Write-Ahead-Log) 预写日志是 HBase 的 RegionServer 在处理数据插入和删除过程中用来记录操作内容的一种日志。
HLog对应的是每次Put、Delete等一条记录时，首先将其数据写入到 RegionServer 对应的 HLog 文件中去。而WAL是保存在HDFS上的持久化文件，数据到达 Region 时先写入 WAL，然后被加载到 MemStore 中。这样就算Region宕机了，操作没来得及执行持久化，也可以再重启的时候从 WAL 加载操作并执行。
我们从写入流程中可以看出，数据进入 HFile 之前就已经被持久化到 WAL了，而 WAL 就是在 HDFS 上的，MemStore 是在内存中的，增加 MemStore 并不能提高写入性能，为什么还要从 WAL 加载到 MemStore中，再刷写成 HFile 呢？因为数据需要顺序写入，但 HDFS 是不支持对数据进行修改的；WAL 的持久化为了保证数据的安全性，是无序的；Memstore在内存中维持数据按照row key顺序排列，从而顺序写入磁盘；所以 MemStore 的意义在于维持数据按照RowKey的字典序排列，而不是做一个缓存提高写入效率。

2.2 HBase 的读流程

图2.2 HBase 的读流程
Region Server 寻址：
HBase Client 请求 ZooKeeper 获取元数据表所在的 Region Server的地址。
Region 寻址：
HBase Client 请求 RegionServer 获取需要访问的元数据，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以 及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
数据读取
HBase Client 请求数据所在的 Region Server，获取所需要的数据。 Region 首先在 MemStore 中查找，若命中则返回；如果在MemStore 中找不到，则通过 BloomFilter 判断数据是否存在；如果存在，则在StoreFile 中扫描并将结果返回客户端。

2.3 HBase 的数据删除

HBase 的数据删除操作并不会立即将数据从磁盘上删除，因为 HBase 的数据通常被保存在 HDFS 中，而 HDFS 只允许新增或者追加数据文件，所以删除操作主要对要被删除的数据进行标记。
当执行删除操作时，HBase 新插入一条相同的 Key-Value 数据，但是keyType=Delete，这便意味着数据被删除了，直到发生 Major_compaction 操作，数据才会真正地被从磁盘上删除。
HBase这种基于标记删除的方式是按顺序写磁盘的，因此很容易实现海量数据的快速删除，有效避免了在海量数据中查找数据、执行删除及重建索引等复杂的流程。