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百萬年薪架構師圖解HBase深層次的秘密

運維 數據庫運維
從物理結構上,HBase包含了三種類型的server,zookeeper、HMaster、region server,采用一種主從模式的結構。

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HBase架構組成

從物理結構上,HBase包含了三種類型的server,zookeeper、HMaster、region server,采用一種主從模式的結構。

 

百萬年薪架構師圖解HBase深層次的秘密

 

  • region server主要用來服務讀和寫操作。當用戶通過client訪問數據時,client會和HBase RegionServer 進行直接通信。
  • HMaster主要進行region server的管理、DDL(創建、刪除表)操作等。
  • Zookeeper是HDFS(Hadoop Distributed File System)的一部分,主要用來維持整個集群的存活,保障了HA,故障自動轉移。

而底層的存儲,還是依賴于HDFS的。

  • Hadoop的DataNode存儲了Region Server所管理的數據,所有HBase的數據都是存在HDFS中的。
  • Hadoop的NameNode維護了所有物理數據塊的metadata。

1.1 region server

HBase 的tables根據rowkey的范圍進行水平切分,切分后分配到各個regions。一個region包含一個表在start key和end key所有行。region會被分配到集群中的各個region server,而用戶都是跟region server進行讀寫交互。一個region一般建議大小在5-10G。

 

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1.2 HBase HMaster

一般也叫作HMaster,HMaster主要職責包括兩個方面:

  • 與region server的交互,對region server進行統一管理:啟動時region的分配、崩潰后恢復的region重新分配、負載均衡的region重新分配
  • Admin相關功能:創建、刪除、更新表結構等DDL操作

 

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1.3 Zookeeper

HBase使用Zookeeper作為分布式協調服務,來維護集群內的server狀態。

Zookeeper通過 heartbeat 維護了哪些server是存活并可用的,并提供server的故障通知。同時,使用一致性協議來保證各個分布式節點的一致性。

這里,需要特別關注,zookeeper負責來HMaster的選舉工作,如果一個HMater節點宕機了,就會選擇另一個HMaster節點進入active狀態。

 

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1.4 這些組件如何一起協調工作

Zookeeper用來共享分布式系統中成員的狀態,它會和region server、HMaster(active)保持會話,通過heartbeat維持與這些ephemeral node(zk中的臨時節點概念)的活躍會話。

下面,我們可以看到,zk在其中起到了最核心的作用。

 

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多個HMaster會去競爭成為zookeeper上的臨時節點,而zookeeper會將第一個創建成功的HMaster作為唯一當前active的HMaster,其他HMater進入stand by的狀態。這個active的HMaster會不斷發送heartbeat給zk,其他stand by狀態的HMaster節點會監聽這個active HMaster的故障信息。一旦發現active HMaster宕機了,就會重新競爭新的active HMaster。這就實現了HMaster的高可用。

每個region server會創建一個ephemeral node。HMaster會監視這些節點來確認哪些region server是可用的,哪些節點發生了故障宕機了。

如果一個region server或者active的HMaster 沒有發送heatbeat給zk,那么和zk之間的會話將會過期,并且zk上會刪掉這個臨時節點,認為這個節點發生故障需要下線了。

其他監聽者節點會收到這個故障節點被刪除的消息。比如actvie的HMaster會監聽region server的消息,如果發現某個region server下線了,那么就會重新分配region server來恢復相應的region數據。再比如,stand by的HMaster節點會監聽active 的HMaster節點,一旦收到故障通知,就會競爭上線成為新的active HMaster。

1.5 第一次訪問HBase

有一個特殊的HBase目錄表,叫做META table,保存了集群中各個region的位置。zookeeper中保存了這個meta table 的位置信息。

當我們第一次訪問HBase集群時,會做以下操作:

1)客戶端從zk中獲取保存meta table的位置信息,知道meta table保存在了哪個region server,并在客戶端緩存這個位置信息;

2)client會查詢這個保存meta table的特定的region server,查詢meta table信息,在table中獲取自己想要訪問的row key所在的region在哪個region server上。

3)客戶端直接訪問目標region server,獲取對應的row

 

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進一步,我們了解一下meta table的存儲結構。

  • Meta table保存了所有region信息的一張表
  • Meta table存儲的數據形式類似一顆b樹
  • 以keyvalue形式保存數據
  • Key: region的table name, start key等信息 Values: region server的相關信息

 

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深入region server

一個region server運行在一個HDFS的data node上,并且擁有以下組件:

 

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  • WAL:全稱Write Ahead Log, 屬于分布式系統上的文件。主要用來存儲還未被持久化到磁盤的新數據。如果新數據還未持久化,節點發生宕機,那么就可以用WAL來恢復這些數據。
  • BlockCache:是一個讀緩存。它存儲了被高頻訪問的數據。當這個緩存滿了后,會清除最近最少訪問的數據。
  • MenStore: 是一個寫緩存。它存儲了還未被寫入磁盤的數據。它會在寫入磁盤前,對自身數據進行排序,從而保證數據的順序寫入。每個region的每個colum family會有一份對應的memstore。(沒錯,如果節點宕機了,存在這個緩存里的數據沒有落盤,可以通過WAL保證這些數據不會丟失)
  • HFiles:按照字典序存儲各個row的鍵值。

2.1 HBase寫數據與region server的交互

整個寫的過程更加復雜,而與region server的交互式最重要的一部分,這里只介紹跟region server的交互。

主要分為兩個步驟,寫WAL 和 寫緩存。

“實際上,這里除了保證數據不丟,還跟提高寫入效率有關,具體后續專門寫一個相關文檔進行展開說明”

1)寫WAL

當客戶端提交了一個put 請求,那么在region server上需要首先寫WAL(write-ahead-log)。

需要注意三點:

 

  • Hlog是一個region server上一個,并不是一個region一個
  • 寫入數據是添加在log尾部
  • log上的數據主要為了保證沒有落盤的數據能在server崩潰后不丟失

 

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2)寫緩存

數據寫入WAL成功,才會繼續寫入MemStore。

然后才會返回ack給客戶端,表示寫入成功了。

 

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2.2 HBase MemStroe

MemStore主要保存數據更新在內存中,以字典序的KeyValue形式,跟HFile里面保存的一樣。

每一個column family會有一個對應的memstore

更新的數據會在memstore中以key-value形式排好序存儲,注意看圖,按字典序排,同時按version的倒序排列。

我們可以看到,key的組成包括rowkey-cf-col-version。

 

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2.3 HBase region flush

當MemStore存儲了足夠多的數據,整個有序集會被寫入一個新的HFile文件中,保存在HDFS。

HBase中每個colum family會有多個HFile,用來存儲實際的keyValue。

注意,這里解釋了為什么HBase中columfaily的數量是有限制的(具體是多少?)。

每一個cf有一個對應的MemStore,當一個MemStore滿了,所屬region的所有memstore都會被flush到磁盤。所以MemStore的flush的最小單位是一個region,而不是一個MemStore。

flush的同時,它還會存儲一些額外的信息,比如最后一個寫的序列號,讓系統知道它當前持久化到什么位置了。

最大的序列號作為元數據,會被存儲在每個HFile中,表示持久化到哪個位置了,下一次持久化應該從哪里繼續。一個region啟動時,會讀取每個HFile的序列號,然后最大的序列號會被用來作為新的起始序列號。

 

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深入HFile

3.1 HFile的寫入

HBase中,數據以有序KV的形式,存儲在HFile中。當MemStore存儲了足夠的數據,全部kv對被寫入HFile存入HDFS。

這里寫文件的過程是順序寫,避免了硬盤大量移動磁頭的過程,比隨機寫高效很多。

HFile的邏輯結構如圖:

 

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主要分為四個部分:Scanned block section,Non-scanned block section,Opening-time data section和Trailer。

  • Scanned block section:表示掃描HFile時,這部分所有數據塊都會被讀取,包括Leaf Index Block和Bloom Block。
  • Non-scanned block section:表示在掃描HFile時不會被讀取,主要包括Meta Block和Intermediate Level Data Index Blocks兩部分。
  • Load-on-open-section:表示在HBase的region server啟動時,會被加載到內存中。包括FileInfo、Bloom filter block、data block index和meta block index。
  • Trailer:表示HFile的基本信息、各個部分的偏移值和尋址信息。

文件中采用類似b+樹都多層索引:

  • Kv對按遞增順序存儲;
  • Root index指向非葉子結點
  • 每個數據塊的最后一個key被放入中間索引(b+樹的非葉子結點)
  • 每個數據塊有自己的葉子索引(b+樹的葉子結點)
  • 葉子索引通過row key指向64kb的kv數據塊

 

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文件的末尾有個trailer節點,指向了meta block。trailer節點還擁有其他信息,比如布隆過濾器和時間范圍信息。

布隆過濾器幫助我們過濾那些不包含在這個HFilfe中的rowkey。

時間范圍信息用來跳過那些不在這個HFilie時間范圍內的row。

因此,當一個HFile被讀取后,HFile的索引信息就會被緩存在BlockCache中,這樣使得查詢只需要一次磁盤查詢操作,后續查找只需要讀取blockcache內的索引信息即可。

 

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region server上的實體結構關系如下:

regionserver : region = 1 : n,每個region server上有多個region。

region : store= 1 :n,每個region里面有多個store

store : memstore = 1 : 1。

Memstore:Hfile = 1:n。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 今日頭條
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