HBase技术详细介绍(2)

　　HMaster

　　HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：

　　1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作

　　2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布

　　3. 在Region Split后，负责新Region的分配

　　4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移

　　HRegionServer

　　HRegionServer主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。

　　HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个 Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

　　HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。 MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile)， 当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进 行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要 进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前 Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程：

　　在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问 题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需 要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续)，HLog文件定期会滚动出新的，并 删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知 到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。

　　HBase存储格式

　　HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：

　　1. HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile

　　2. HLog File，HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File

　　HFile

　　下图是HFile的存储格式：

　　首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。正如图中所示的，Trailer 中有指针指向其他数据块的起始点。File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。

　　Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。 每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。

原文转自：http://www.uml.org.cn/sjjm/201409305.asp