HBase 架构：HBase 数据模型 & HBase 读/写机制

HBase 架构

在我之前关于HBase 教程的博客中，我解释了什么是 HBase 及其特性。我还提到了 Facebook Messenger 的案例研究，以帮助您更好地联系。现在继续，我将解释 HBase 和 HBase 架构的数据模型。在继续之前，您还应该知道 HBase 是一个重要的概念，它构成了大数据 Hadoop 认证课程的一个组成部分。

我将在此 HBase 架构博客中向您介绍的重要主题是：

HBase 数据模型

HBase 架构及其组件

HBase 写机制

HBase 读机制

HBase 性能优化机制

我们先来了解一下HBase的数据模型。它有助于 HBase 更快地读/写和搜索。

HBase 架构：HBase 数据模型

众所周知，HBase 是一个面向列的 NoSQL 数据库。虽然它看起来类似于包含行和列的关系数据库，但它不是关系数据库。关系数据库是面向行的，而 HBase 是面向列的。那么，让我们首先了解面向列和面向行的数据库之间的区别：

面向行与面向列的数据库：

面向行的数据库以行的顺序存储表记录。而面向列的数据库 将表记录存储在一系列列中，即列中的条目存储在磁盘上的连续位置。

为了更好地理解它，让我们举个例子并考虑下表。

如果此表存储在面向行的数据库中。它将存储如下所示的记录：

1 ,保罗沃克,美国, 231 ,加拉多,

2,  Vin Diesel ,巴西, 520 , Mustang

如上所示，在面向行的数据库中，数据是基于行或元组存储的。

虽然面向列的数据库将此数据存储为：

1 , 2 ,  Paul Walker , Vin Diesel , 美国,巴西,  231 , 520 ,  Gallardo , Mustang

在面向列的数据库中，所有列值都存储在一起，就像第一列值将存储在一起，然后第二列值将一起存储，其他列中的数据以类似方式存储。

当数据量非常大时，比如 PB 级或 EB 级，我们使用面向列的方法，因为单列的数据存储在一起，可以更快地访问。

虽然面向行的方法相对有效地处理较少数量的行和列，但面向行的数据库存储数据是一种结构化格式。

当我们需要处理和分析大量半结构化或非结构化数据时，我们使用面向列的方法。例如处理在线分析处理的应用程序，如数据挖掘、数据仓库、包括分析在内的应用程序等。

而在线事务处理（例如处理结构化数据并需要事务属性（ACID 属性）的银行和金融领域）使用面向行的方法。

HBase 表具有以下组件，如下图所示：

表格：数据以表格格式存储在 HBase 中。但这里的表格是面向列的格式。

行 键：行键用于搜索记录，使搜索速度更快。你会很想知道怎么做吗？我将在本博客的架构部分进行解释。

列 族：各种列组合在一个列族中。这些列族存储在一起，这使得搜索过程更快，因为可以在一次查找中一起访问属于同一列族的数据。

列 限定符：每列的名称称为其列限定符。

单元格：数据存储在单元格中。数据被转储到由行键和列限定符专门标识的单元格中。

时间戳：时间戳是日期和时间的组合。无论何时存储数据，它都会与其时间戳一起存储。这使得搜索特定版本的数据变得容易。

用更简单易懂的方式，我们可以说 HBase 包括：

一组表

每个表都有列族和行

行键在 HBase 中充当主键。

对 HBase 表的任何访问都使用此主键

HBase 中存在的每个列限定符表示与驻留在单元格中的对象相对应的属性。

现在您了解了 HBase 数据模型，让我们看看这个数据模型如何符合 HBase 架构并使其适用于大存储和更快的处理。

HBase 架构：HBase 架构的组件

HBase 具有三个主要组件，即HMaster Server、HBase Region Server、Regions和Zookeeper。

下图解释了 HBase 架构的层次结构。我们将单独讨论它们中的每一个。

现在在进入 HMaster 之前，我们将了解 Region，因为所有这些 Server（HMaster、Region Server、Zookeeper）都是用来协调和管理 Region 并在 Region 内部执行各种操作的。因此，您很想知道什么是区域以及它们为何如此重要？

HBase 架构：区域

一个区域包含分配给该区域的开始键和结束键之间的所有行。HBase 表可以划分为多个区域，将一个列族的所有列存储在一个区域中。每个区域都包含按排序顺序的行。

许多区域被分配给一个Region Server，它负责处理、管理、执行对该组区域的读取和写入操作。

所以，以更简单的方式结束：

一个表可以分为多个区域。区域是存储在开始键和结束键之间的数据的有序行范围。

一个 Region 的默认大小为 256MB，可以根据需要进行配置。

区域服务器为客户端提供一组区域。

一个区域服务器可以为客户端提供大约 1000 个区域。

现在从层次结构的顶部开始，我首先想向您解释 HMaster Server，它的作用类似于HDFS 中的 NameNode 。然后，在层次结构中向下移动，我将带您了解 ZooKeeper 和 Region Server。

HBase 架构：HMaster

如下图所示，您可以看到 HMaster 处理驻留在 DataNode 上的 Region Server 集合。让我们了解 HMaster 是如何做到这一点的。

HBase HMaster 执行 DDL 操作（创建和删除表）并将区域分配给区域服务器，如上图所示。

它协调和管理 Region Server（类似于 NameNode 在 HDFS 中管理 DataNode）。

它在启动时将区域分配给区域服务器，并在恢复和负载平衡期间将区域重新分配给区域服务器。

它监视集群中所有 Region Server 的实例（在 Zookeeper 的帮助下），并在任何 Region Server 关闭时执行恢复活动。

它提供了一个用于创建、删除和更新表的接口。

HBase 有一个庞大的分布式环境，仅靠 HMaster 不足以管理所有内容。那么，你会想知道是什么帮助 HMaster 管理这个巨大的环境？这就是 ZooKeeper 出现的地方。在了解了 HMaster 如何管理 HBase 环境后，我们将了解 Zookeeper 如何帮助 HMaster 管理环境。

HBase 架构：ZooKeeper – 协调器

下图解释了 ZooKeeper 的协调机制。

Zookeeper 就像 HBase 分布式环境中的协调器。它有助于通过会话进行通信来维护集群内的服务器状态。

每个 Region Server 和 HMaster Server 都会定期向 Zookeeper 发送连续的心跳，并检查哪个服务器是活动的和可用的，如上图所示。它还提供服务器故障通知，以便可以执行恢复措施。

从上图可以看出，有一个不活动的服务器，它作为活动服务器的备份。如果活动服务器出现故障，它就会派上用场。

活动的 HMaster 向 Zookeeper 发送心跳，而非活动的 HMaster 侦听活动 HMaster 发送的通知。如果活动 HMaster 未能发送心跳，则会话将被删除，非活动 HMaster 变为活动状态。

而如果 Region Server 无法发送心跳，则会话将过期并通知所有侦听器。然后 HMaster 执行适当的恢复操作，我们将在本博客稍后讨论。

Zookeeper 还维护 .META Server 的路径，这有助于任何客户端搜索任何区域。Client首先必须与.META Server核对某个区域所属的Region Server，并获取该Region Server的路径。

说到.META Server，我先给大家解释一下什么是.META Server？因此，您可以轻松地将 ZooKeeper 和 .META Server 的工作联系在一起。稍后，当我在此博客中向您解释 HBase 搜索机制时，我将解释这两者如何协同工作。

HBase 架构： 元表

META 表是一个特殊的 HBase 目录表。它维护了 HBase 存储系统中所有区域服务器的列表，如上图所示。

从图中可以看到，.META文件以键和值的形式维护表。Key 代表区域的起始键和它的 id，而值包含区域服务器的路径。

正如我在向您解释 Region 时已经讨论过的 Region Server 及其功能，因此现在我们正在向下移动层次结构，我将专注于 Region Server 的组件及其功能。稍后我将讨论搜索、阅读、写作的机制，并了解所有这些组件如何协同工作。

HBase 架构： Region Server 的组件

下图显示了区域服务器的组件。现在，我将分别讨论它们。

区域服务器维护在HDFS顶部运行的各种区域。区域服务器的组件是：

WAL： 从上图中可以得出结论，Write Ahead Log (WAL) 是附加到分布式环境中每个 Region Server 的文件。WAL 存储尚未持久化或提交到永久存储的新数据。它用于恢复数据集失败的情况。

Block Cache：从上图可以清楚的看到Block Cache位于Region Server的顶部。它将经常读取的数据存储在内存中。如果 BlockCache 中的数据最近最少使用，则该数据将从 BlockCache 中删除。

MemStore：是写缓存。在将所有传入数据提交到磁盘或永久内存之前，它会存储所有传入数据。一个区域中的每个列族都有一个 MemStore。正如您在图像中看到的，一个区域有多个 MemStore，因为每个区域包含多个列族。数据在提交到磁盘之前按字典顺序排序。

HFile：从上图可以看出HFile是存储在HDFS上的。因此，它将实际单元存储在磁盘上。当 MemStore 的大小超过时，MemStore 将数据提交到 HFile。

现在我们知道了 HBase 架构的主要和次要组件，我将在此解释机制和他们的协作努力。不管是读还是写，首先我们要搜索从哪里读或者从哪里写一个文件。所以，让我们了解这个搜索过程，因为这是使 HBase 非常流行的机制之一。

HBase 架构： 搜索如何在 HBase 中初始化？

如您所知，Zookeeper 存储 META 表位置。每当客户端向 HBase 发出读取或写入请求时，就会发生以下操作：

客户端从 ZooKeeper 检索 META 表的位置。

客户端然后从 META 表中请求相应行键的 Region Server 的位置来访问它。客户端将此信息与 META 表的位置一起缓存。

然后它将通过从相应的 Region Server 请求来获取行位置。

对于将来的引用，客户端使用其缓存来检索 META 表的位置和先前读取的行键的区域服务器。然后客户端将不会引用 META 表，直到并且除非由于区域移动或移动而导致未命中。然后它将再次请求 META 服务器并更新缓存。

与每次一样，客户端不会浪费时间从 META 服务器检索 Region Server 的位置，因此，这节省了时间并使搜索过程更快。现在，让我告诉您如何在 HBase 中进行写入。其中涉及哪些组件以及它们如何参与？

HBase 架构： HBase 写机制

下图解释了 HBase 中的写入机制。

写入机制依次经过以下过程（参考上图）：

步骤1：每当客户端有写请求时，客户端将数据写入WAL（Write Ahead Log）。

然后将编辑附加到 WAL 文件的末尾。

该 WAL 文件保存在每个 Region Server 中，Region Server 使用它来恢复未提交到磁盘的数据。

第 2 步：将数据写入 WAL 后，将其复制到 MemStore。

第 3 步：一旦数据放入 MemStore，客户端就会收到确认。

第 4 步：当 MemStore 达到阈值时，它将数据转储或提交到 HFile。

现在让我们深入了解一下 MemStore 在写作过程中的贡献以及它的功能是什么？

HBase 写机制-  MemStore

MemStore 总是按照字典顺序（按字典方式）将存储在其中的数据更新为已排序的 KeyValue。每个列族有一个 MemStore，因此每个列族的更新以排序的方式存储。

当 MemStore 达到阈值时，它会以排序的方式将所有数据转储到一个新的 HFile 中。此 HFile 存储在 HDFS 中。HBase 为每个列族包含多个 HFile。

随着时间的推移，HFile 的数量随着 MemStore 转储数据而增长。

MemStore 还保存了最后写入的序列号，因此 Master Server 和 MemStore 都知道到目前为止提交了什么以及从哪里开始。当区域启动时，读取最后一个序列号，并从该编号开始新的编辑。

正如我多次讨论过的，HFile 是 HBase 架构中的主要持久存储。最后，所有的数据都提交到 HFile 中，HFile 是 HBase 的永久存储。因此，让我们看看 HFile 的属性，它可以在读写时更快地进行搜索。

HBase 架构： HBase 写入机制-  HFile

写入按顺序放置在磁盘上。因此，磁盘读写头的运动非常少。这使得写入和搜索机制非常快。

每当打开 HFile 时，HFile 索引就会加载到内存中。这有助于在单次查找中查找记录。

预告片是一个指向 HFile 的元块的指针。它写在提交文件的末尾。它包含有关时间戳和布隆过滤器的信息。

布隆过滤器有助于搜索键值对，它会跳过不包含所需行键的文件。时间戳还有助于搜索文件的版本，它有助于跳过数据。

在了解写入机制和各种组件在使写入和搜索更快方面的作用之后。我将向您解释读取机制在 HBase 架构中是如何工作的？然后我们将转向提高 HBase 性能的机制，如压缩、区域拆分和恢复。

HBase 架构： 读取机制

正如我们在搜索机制中所讨论的，如果客户端的缓存中没有它，客户端首先从 .META 服务器中检索区域服务器的位置。然后它按顺序执行以下步骤：

为了读取数据，扫描器首先在块缓存中查找行单元。这里存储了所有最近读取的键值对。

如果 Scanner 未能找到所需的结果，它会移动到 MemStore，因为我们知道这是写缓存内存。在那里，它搜索最近写入的文件，这些文件尚未转储到 HFile 中。

最后，它将使用布隆过滤器和块缓存从 HFile 加载数据。

到目前为止，我已经讨论了 HBase 的搜索、读写机制。现在我们来看看 HBase 机制，它使 HBase 中的搜索、读取和写入变得快速。首先，我们将了解Compaction，这是其中一种机制。

HBase 架构： 压缩

HBase 结合 HFiles 以减少存储并减少读取所需的磁盘寻道次数。这个过程称为压缩。Compaction 从一个区域中选择一些 HFile 并将它们组合起来。如上图所示，有两种类型的压缩。

次要压缩：HBase 自动选择较小的 HFile 并将它们重新提交到较大的 HFile，如上图所示。这称为轻微压实。它执行合并排序以将较小的 HFile 提交到较大的 HFile。这有助于优化存储空间。

Major Compaction： 如上图所示，在Major compaction中，HBase将一个区域的较小的HFiles合并并重新提交到一个新的HFile。在这个过程中，相同的列族被放置在新的 HFile 中。它会在此过程中删除已删除和过期的单元格。它提高了读取性能。

但在此过程中，输入输出磁盘和网络流量可能会变得拥挤。这称为写放大。因此，它通常安排在低峰值负载时间。

现在我将讨论的另一个性能优化过程是 Region Split。这对于负载平衡非常重要。

HBase 架构： 区域拆分

下图说明了 Region Split 机制。

每当一个区域变大时，它就会被分成两个子区域，如上图所示。每个区域正好代表父区域的一半。然后将此拆分报告给 HMaster。这由同一个 Region Server 处理，直到 HMaster 将它们分配给新的 Region Server 以进行负载平衡。

接下来，最后但并非最不重要的一点是，我将向您解释 HBase 如何在发生故障后恢复数据。我们知道故障恢复是 HBase 的一个非常重要的特性，因此让我们了解 HBase 如何在故障后恢复数据。

HBase 架构：HBase 崩溃和数据恢复

每当 Region Server 出现故障时，ZooKeeper 都会通知 HMaster 故障。

然后 HMaster 将崩溃的 Region Server 的区域分发并分配给许多活动的 Region Server。为了恢复出现故障的 Region Server 的 MemStore 的数据，HMaster 将 WAL 分发给所有 Region Server。

每个 Region Server 重新执行 WAL 来为那个失败的 region 的列族构建 MemStore。

数据按时间顺序（按时间顺序）写入 WAL。因此，重新执行该 WAL 意味着进行所有在 MemStore 文件中所做和存储的更改。

所以，在所有的 Region Servers 执行完 WAL 之后，所有列族的 MemStore 数据都被恢复了。

我希望这篇博客能帮助您了解 HBase 数据模型和 HBase 架构。希望你喜欢它。现在，您可以将 HBase 的特性（我在之前的HBase 教程博客中解释过）与 HBase 架构联系起来，并了解它的内部工作原理。现在您已经了解了 HBase 的理论部分，您应该转向实践部分。记住这一点，我们的下一篇Hadoop 教程系列博客将解释一个示例HBase POC。

HBase 数据库

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