HBase基础讲解

一、简介

hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。

它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

HBase中的表一般有这样的特点：

1 大： 一个表可以有上亿行，上百万列

2 面向列:  面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。

3 稀疏:  对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。

             

二、逻辑视图

 

HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(row family)

Row Key

column-family1

column-family2

column-family3

column1

column1

column1

column2

column3

column1

key1

t1:abc
t2:gdxdf

 

t4:dfads
t3:hello
t2:world

 

 

 

key2

t3:abc
t1:gdxdf

 

t4:dfads
t3:hello

 

t2:dfdsfa
t3:dfdf

 

key3

 

t2:dfadfasd
t1:dfdasddsf

 

 

 

t2:dfxxdfasd

t1:taobao.com

Row Key

与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问hbase table中的行，只有三种方式：

1 通过单个row key访问

2 通过row key的range

3 全表扫描

Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。

存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

注意：

字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。

行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。

列族

hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history，courses:math 都属于courses 这个列族。

访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中，列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用：我们允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、一些应用则只允许浏览数据（甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据）。

时间戳

HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。

为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

Cell

由{row key, column(=<family> + <label>), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。

三、物理存储

1 已经提到过，Table中的所有行都按照row key的字典序排列。

2 Table 在行的方向上分割为多个Hregion。

3 region按大小分割的，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion。

4 Hregion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。

  最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。

5 HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。

事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。

每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。如图：

StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

 

HFile的格式为：

 

Trailer部分的格式:

HFile分为六个部分：

1. Data Block 段–保存表中的数据，这部分可以被压缩
2. Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对，可以被压缩。
3. File Info 段–Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。
4. Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key。
5. Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引。
6. Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。

HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。

目标Hfile的压缩支持两种方式：Gzip，Lzo。

HLog(WAL log)

WAL 意为Write ahead log，类似mysql中的binlog,用来做灾难恢复只用，Hlog记录数据的所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。

每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是，如果一台region server下线，为了恢复其上的region，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是”写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。

四、系统架构

 

 

Client

     1 包含访问hbase的接口，client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息。

Zookeeper

     1 保证任何时候，集群中只有一个master

    2 存贮所有Region的寻址入口。

    3 实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master

    4 存储Hbase的schema,包括有哪些table，每个table有哪些column family

Master

    1  为Region server分配region

    2 负责region server的负载均衡

    3 发现失效的region server并重新分配其上的region

    4 GFS上的垃圾文件回收

    5 处理schema更新请求

Region Server

1 Region server维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求

2 Region server负责切分在运行过程中变得过大的region

可以看到，client访问hbase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问regione server），master仅仅维护者table和region的元数据信息，负载很低。

五、关键算法/流程

region定位

系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region

bigtable 使用三层类似B+树的结构来保存region位置。

     第一层是保存zookeeper里面的文件，它持有root region的位置。

     第二层root region是.META.表的第一个region其中保存了.META.z表其它region的位置。通过root region，我们就可以访问.META.表的数据。

    .META.是第三层，它是一个特殊的表，保存了hbase中所有数据表的region 位置信息。

说明：

1 root region永远不会被split，保证了最需要三次跳转，就能定位到任意region 。

2.META.表每行保存一个region的位置信息，row key 采用表名+表的最后一样编码而成。

3 为了加快访问，.META.表的全部region都保存在内存中。

假设，.META.表的一行在内存中大约占用1KB。并且每个region限制为128MB。

那么上面的三层结构可以保存的region数目为：

(128MB/1KB) * (128MB/1KB) = = 2(34)个region

4 client会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的region(其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息)。

读写过程

上文提到，hbase使用MemStore和StoreFile存储对表的更新。

数据在更新时首先写入Log(WAL log)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时，系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了。(minor compact)

当系统出现意外时，可能导致内存(MemStore)中的数据丢失，此时使用Log(WAL log)来恢复checkpoint之后的数据。

前面提到过StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact),将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对StoreFile进行split，等分为两个StoreFile。

由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将他们的按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，合并的过程还是比较快。

写请求处理过程

1 client向region server提交写请求

2 region server找到目标region

3 region检查数据是否与schema一致

4 如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本

5 将更新写入WAL log

6 将更新写入Memstore

7 判断Memstore的是否需要flush为Store文件。

region分配

任何时刻，一个region只能分配给一个region server。master记录了当前有哪些可用的region server。以及当前哪些region分配给了哪些region server，哪些region还没有分配。当存在未分配的region，并且有一个region server上有可用空间时，master就给这个region server发送一个装载请求，把region分配给这个region server。region server得到请求后，就开始对此region提供服务。

region server上线

master使用zookeeper来跟踪region server状态。当某个region server启动时，会首先在zookeeper上的server目录下建立代表自己的文件，并获得该文件的独占锁。由于master订阅了server目录上的变更消息，当server目录下的文件出现新增或删除操作时，master可以得到来自zookeeper的实时通知。因此一旦region server上线，master能马上得到消息。

region server下线

当region server下线时，它和zookeeper的会话断开，zookeeper而自动释放代表这台server的文件上的独占锁。而master不断轮询server目录下文件的锁状态。如果master发现某个region server丢失了它自己的独占锁，(或者master连续几次和region server通信都无法成功),master就是尝试去获取代表这个region server的读写锁，一旦获取成功，就可以确定：

1 region server和zookeeper之间的网络断开了。

2 region server挂了。

的其中一种情况发生了，无论哪种情况，region server都无法继续为它的region提供服务了，此时master会删除server目录下代表这台region server的文件，并将这台region server的region分配给其它还活着的同志。

如果网络短暂出现问题导致region server丢失了它的锁，那么region server重新连接到zookeeper之后，只要代表它的文件还在，它就会不断尝试获取这个文件上的锁，一旦获取到了，就可以继续提供服务。

master上线

master启动进行以下步骤:

1 从zookeeper上获取唯一一个代码master的锁，用来阻止其它master成为master。

2 扫描zookeeper上的server目录，获得当前可用的region server列表。

3 和2中的每个region server通信，获得当前已分配的region和region server的对应关系。

4 扫描.META.region的集合，计算得到当前还未分配的region，将他们放入待分配region列表。

master下线

由于master只维护表和region的元数据，而不参与表数据IO的过程，master下线仅导致所有元数据的修改被冻结(无法创建删除表，无法修改表的schema，无法进行region的负载均衡，无法处理region上下线，无法进行region的合并，唯一例外的是region的split可以正常进行，因为只有region server参与)，表的数据读写还可以正常进行。因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。从上线过程可以看到，master保存的信息全是可以冗余信息（都可以从系统其它地方收集到或者计算出来），因此，一般hbase集群中总是有一个master在提供服务，还有一个以上的’master’在等待时机抢占它的位置。

 

 

 

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附注

 

HBase列存储

 

从概念上，一个表格是一些行的集合，每行包含一个行关键字（和一个可选的时间戳），和一些可能有数据的列（稀疏）。下面的例子很好的说明了问题：

物理模型

在概念上表格是一个稀疏的行/列矩阵，但是在物理上，它们按照列存储。这是我们的一个重要设计考虑。

上面“概念上的”表格在物理上的存储方式如下所示：

请大家注意，在上面的图中，没有存储空的单元格。所以查询时间戳为t8的“content:”将返回null，同样查询时间戳为t9，“anchor:”值为“my.look.ca”的项也返回null。

不过，如果没有指明时间戳，那么应该返回指定列的最新数据值，并且最新的值在表格里也时最先找到的，因为它们是按照时间排序的。所以，查询“contents:”而不指明时间戳，将返回t6时刻的数据；查询“anchor:”的“my.look.ca”而不指明时间戳，将返回t8时刻的数据。

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HBas数据模型

 

HBase数据库使用了和Bigtable非常相似的数据模型。用户在表格里存储许多数据行。每个数据行都包括一个可排序的关键字，和任意数目的列。表格是稀疏的，所以同一个表格里的行可能有非常不同的列，只要用户喜欢这样做。

 

列名是“<族名>:<标签>”形式，其中<族名>和<标签>可以是任意字符串。一个表格的<族名>集合（又叫“列族”集合）是固定的，除非你使用管理员权限来改变表格的列族。不过你可以在任何时候添加新的<标签>。HBase在磁盘上按照列族储存数据，所以一个列族里的所有项应该有相同的读/写方式。

 

写操作是行锁定的，你不能一次锁定多行。所有对行的写操作默认是原子的。

 

所有数据库更新操作都有时间戳。HBase对每个数据单元，只存储指定个数的最新版本。客户端可以查询“从某个时刻起的最新数据”，或者一次得到所有的数据版本。

 

•

在下面的JSON数据中,我们看到整个数据结构是一个map,并且map中每一个key对应一个包含 "A"和"B"的map.假设整个下面数据是一个table,那么它有"1"."aaaaa","aaaab","xyz","zzzzz"这几个行,每一个行有一个"A"和"B"的map.在HBase的术语中, 称"A"和"B"为列组.

{

     "1" : {

              "A" : "x",

              "B" : "z" },

     "aaaaa" : {

              "A" : "y",

               "B" : "w" },

     "aaaab" : {

             "A" : "world",

             "B" : "ocean" },

     "xyz" : {

            "A" : "hello",

            "B" : "there" },

      "zzzzz" : {

            "A" : "woot",

             "B" : "1337" }

}

在HBase中一个列组通过限定词或叫做标签使每一个列组能够包含许多的列.

{

       "aaaaa" : {

                          "A" : {

                                      "foo" : "y",

                                       "bar" : "d" },

                        "B" : { "" : "w" } },

       "aaaab" : {

                           "A" : {

                                     "foo" : "world",

                                      "bar" : "domination" },

                          "B" : { "" : "ocean" } },

       "zzzzz" : {

                        "A" : {

                                   "catch_phrase" : "woot", }

                       "B" : { "" : "1337" } }

}

在上面的例子中,在"aaaaa"的行中,列组"A"包含两个列:"foo"和"bar",列组"B"仅仅有一个限定词为空字符窜""的列.当我们向HBase获取数据时,你必须提供完整的列名字"<列组>:<限定词>".因此上面的例子中行"aaaaa"和"aaaab"都包含三个列:"A:foo", "A:bar"和"B:".尽管在行中列组是固定的,但是同一个列中限定词可以是不同的,就像行"zzzzz"中列组"A"中只有一个列"catch_phrase".最后的维度是时间戳(timestamp).所有的在HBase中存储的数据都有一个用时间戳表示的版本或者你自己通过指定时间戳来插入或获取数据.

{

     "aaaaa" : {

                       "A" : {

                                  "foo" : {

                                             15 : "y",

                                              4 : "m" },

                                  "bar" : {

                                             15 : "d", }

                                },

                      "B" : {

                                   "" : {

                                              6 : "w"

                                              3 : "o"

                                              1 : "w" }

                                         }

                               }

}

每一个列可以指定多少版本的数据被保存在每一个单元.在上面的例子中行"aaaaa"的列"A:foo"包含两个倒序时间戳排列的数据15和4,列"B"包含由三个倒序时间戳排列的数据.一般的应用程序只是简单(不通过时间戳)的请求一个单元的数据.在这种条件下,HBase只是简单地返回最新的版本,即时间戳最大的版本.要获取"A:foo"返回"y",要获取"B"返回"w".如果应用程序在一个行中请求时带上时间戳,HBase将会返回小于或等于请求时间戳的数据.接着上面的例子如果程序请求"A:foo"带上时间戳10,返回"m",加上时间戳3,返回null.

每一个行可以多个列族,每一个列族可以包含无数个列,每一个列都可以有一个不同于其他列的时间戳.在通用数据库中当表创建时我们就已经定义了列,如果修改表结构的话会非常困难(比如:添加一列).在HBase中我们可以很轻松地添加一个列族或列

 

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Facebook 选择了HBase

因为他们对他们的应用进行了监视，并明白他们到底需要什么。他们所需要的是一个可以处理以下两种类型的数据模式： 

1. 一小组经常变化的临时数据； 

2. 一组不断增加但很少访问的数据。 

　　这很有道理。当前收件箱里的邮件你只会看一次，之后你很少会再去翻看这些电子邮件。这两种类似的数据是如此不同，所以有人也许在想应该使用两种不同的系统。不过，很明显，HBase 能够很好地处理这两种类型的数据。他们如何处理常规的搜索功能，尚不清楚，因为这并非 HBase 的优势所在，不过，HBase 可以集成多个搜索系统。 

Facebook 系统的一些关键点： 

● HBase： 

○ 具有比Cassandra更简洁的一致性模型。 

○ 对于他们的数据模式具有很好的扩展能力和处理能力。 

○ 大多数功能能够满足他们的需求：自动加载平衡和故障转移、压缩支持功能、单个服务器的多碎片功能等。 

○ HBase 所使用的文件系统HDFS，支持复制、端对端校验和，以及自动再次平衡。 

○ Facebook 的运营团队具有丰富的HDFS使用经验，因为Facebook是Hadoop的大用户，而Hadoop使用 HDFS作为它的分布式文件系统。 

● Haystack 用于存储附件。 

● 从无到有，编写可自定义的应用程序服务器，其目的是为了满足多个不同来源流入的大量信息。 

● 用户发现服务（user discovery service）构建于 Zookeeper 之上。 

● 对于以下功能可访问架构服务：电子邮件账号验证、好友关系、隐私决策以及发送决策（通过聊天工具或短信发送一条消息？） 

● 保持小团队做大事情的一贯作风，15 位工程师在一年内发布了 20 项新的架构服务。 

● Facebook将不会对单个数据库平台进行标准化，对于不同的任务他们将使用不同的平台。

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HBase架构图