HBase – Hadoop Database，是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)集群。
HBase是Google Bigtable的開源實(shí)現(xiàn)，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)；Google運(yùn)行MapReduce來處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數(shù)據(jù)；Google Bigtable利用 Chubby作為協(xié)同服務(wù)，HBase利用Zookeeper作為對(duì)應(yīng)。
上圖描述了Hadoop EcoSystem中的各層系統(tǒng)，其中HBase位于結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)層，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持，Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計(jì)算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務(wù)和failover機(jī)制。
此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語(yǔ)言支持，使得在HBase上進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理變的非常簡(jiǎn)單。 Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)向HBase中遷移變的非常方便。
HBase訪問接口
1. Native Java API，最常規(guī)和高效的訪問方式，適合Hadoop MapReduce Job并行批處理HBase表數(shù)據(jù)
2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最簡(jiǎn)單的接口，適合HBase管理使用
3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技術(shù)，支持C++，PHP，Python等多種語(yǔ)言，適合其他異構(gòu)系統(tǒng)在線訪問HBase表數(shù)據(jù)
4. REST Gateway，支持REST 風(fēng)格的Http API訪問HBase, 解除了語(yǔ)言限制
5. Pig，可以使用Pig Latin流式編程語(yǔ)言來操作HBase中的數(shù)據(jù)，和Hive類似，本質(zhì)最終也是編譯成MapReduce Job來處理HBase表數(shù)據(jù)，適合做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
6. Hive，當(dāng)前Hive的Release版本尚沒有加入對(duì)HBase的支持，但在下一個(gè)版本Hive 0.7.0中將會(huì)支持HBase，可以使用類似SQL語(yǔ)言來訪問HBase
HBase數(shù)據(jù)模型
Table & Column Family
| Row Key |
Timestamp |
Column Family |
| URI |
Parser |
| r1 |
t3 |
url=http://www.taobao.com |
title=天天特價(jià) |
| t2 |
host=taobao.com |
|
| t1 |
|
|
| r2 |
t5 |
url=http://www.alibaba.com |
content=每天… |
| t4 |
host=alibaba.com |
|
Ø Row Key: 行鍵，Table的主鍵，Table中的記錄按照Row Key排序
Ø Timestamp: 時(shí)間戳，每次數(shù)據(jù)操作對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳，可以看作是數(shù)據(jù)的version number
Ø Column Family：列簇，Table在水平方向有一個(gè)或者多個(gè)Column Family組成，一個(gè)Column Family中可以由任意多個(gè)Column組成，即Column Family支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，無需預(yù)先定義Column的數(shù)量以及類型，所有Column均以二進(jìn)制格式存儲(chǔ)，用戶需要自行進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換。
Table & Region
當(dāng)Table隨著記錄數(shù)不斷增加而變大后，會(huì)逐漸分裂成多份splits，成為regions，一個(gè)region由[startkey,endkey)表示，不同的region會(huì)被Master分配給相應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理：
-ROOT- && .META. Table
HBase中有兩張?zhí)厥獾腡able，-ROOT-和.META.
Ø .META.：記錄了用戶表的Region信息，.META.可以有多個(gè)regoin
Ø -ROOT-：記錄了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一個(gè)region
Ø Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location
Client訪問用戶數(shù)據(jù)之前需要首先訪問zookeeper，然后訪問-ROOT-表，接著訪問.META.表，最后才能找到用戶數(shù)據(jù)的位置去訪問，中間需要多次網(wǎng)絡(luò)操作，不過client端會(huì)做cache緩存。
MapReduce on HBase
在HBase系統(tǒng)上運(yùn)行批處理運(yùn)算，最方便和實(shí)用的模型依然是MapReduce，如下圖：
HBase Table和Region的關(guān)系，比較類似HDFS File和Block的關(guān)系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API，可以方便的將HBase Table作為Hadoop MapReduce的Source和Sink，對(duì)于MapReduce Job應(yīng)用開發(fā)人員來說，基本不需要關(guān)注HBase系統(tǒng)自身的細(xì)節(jié)。
HBase系統(tǒng)架構(gòu)
Client
HBase Client使用HBase的RPC機(jī)制與HMaster和HRegionServer進(jìn)行通信，對(duì)于管理類操作，Client與HMaster進(jìn)行RPC；對(duì)于數(shù)據(jù)讀寫類操作，Client與HRegionServer進(jìn)行RPC
Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存儲(chǔ)了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也會(huì)把自己以Ephemeral方式注冊(cè)到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時(shí)感知到各個(gè)HRegionServer的健康狀態(tài)。此外，Zookeeper也避免了HMaster的單點(diǎn)問題，見下文描述
HMaster
HMaster沒有單點(diǎn)問題，HBase中可以啟動(dòng)多個(gè)HMaster，通過Zookeeper的Master Election機(jī)制保證總有一個(gè)Master運(yùn)行，HMaster在功能上主要負(fù)責(zé)Table和Region的管理工作：
1. 管理用戶對(duì)Table的增、刪、改、查操作
2. 管理HRegionServer的負(fù)載均衡，調(diào)整Region分布
3. 在Region Split后，負(fù)責(zé)新Region的分配
4. 在HRegionServer停機(jī)后，負(fù)責(zé)失效HRegionServer 上的Regions遷移
HRegionServer
HRegionServer主要負(fù)責(zé)響應(yīng)用戶I/O請(qǐng)求，向HDFS文件系統(tǒng)中讀寫數(shù)據(jù)，是HBase中最核心的模塊。
HRegionServer內(nèi)部管理了一系列HRegion對(duì)象，每個(gè)HRegion對(duì)應(yīng)了Table中的一個(gè)Region，HRegion中由多個(gè)HStore組成。每個(gè)HStore對(duì)應(yīng)了Table中的一個(gè)Column Family的存儲(chǔ)，可以看出每個(gè)Column Family其實(shí)就是一個(gè)集中的存儲(chǔ)單元，因此最好將具備共同IO特性的column放在一個(gè)Column Family中，這樣最高效。
HStore存儲(chǔ)是HBase存儲(chǔ)的核心了，其中由兩部分組成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用戶寫入的數(shù)據(jù)首先會(huì)放入MemStore，當(dāng)MemStore滿了以后會(huì)Flush成一個(gè)StoreFile（底層實(shí)現(xiàn)是HFile），當(dāng)StoreFile文件數(shù)量增長(zhǎng)到一定閾值，會(huì)觸發(fā)Compact合并操作，將多個(gè)StoreFiles合并成一個(gè)StoreFile，合并過程中會(huì)進(jìn)行版本合并和數(shù)據(jù)刪除，因此可以看出HBase其實(shí)只有增加數(shù)據(jù)，所有的更新和刪除操作都是在后續(xù)的compact過程中進(jìn)行的，這使得用戶的寫操作只要進(jìn)入內(nèi)存中就可以立即返回，保證了HBase I/O的高性能。當(dāng)StoreFiles Compact后，會(huì)逐步形成越來越大的StoreFile，當(dāng)單個(gè)StoreFile大小超過一定閾值后，會(huì)觸發(fā)Split操作，同時(shí)把當(dāng)前Region Split成2個(gè)Region，父Region會(huì)下線，新Split出的2個(gè)孩子Region會(huì)被HMaster分配到相應(yīng)的HRegionServer上，使得原先1個(gè)Region的壓力得以分流到2個(gè)Region上。下圖描述了Compaction和Split的過程：
在理解了上述HStore的基本原理后，還必須了解一下HLog的功能，因?yàn)樯鲜龅腍Store在系統(tǒng)正常工作的前提下是沒有問題的，但是在分布式系統(tǒng)環(huán)境中，無法避免系統(tǒng)出錯(cuò)或者宕機(jī)，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的內(nèi)存數(shù)據(jù)將會(huì)丟失，這就需要引入HLog了。每個(gè)HRegionServer中都有一個(gè)HLog對(duì)象，HLog是一個(gè)實(shí)現(xiàn)Write Ahead Log的類，在每次用戶操作寫入MemStore的同時(shí)，也會(huì)寫一份數(shù)據(jù)到HLog文件中（HLog文件格式見后續(xù)），HLog文件定期會(huì)滾動(dòng)出新的，并刪除舊的文件（已持久化到StoreFile中的數(shù)據(jù)）。當(dāng)HRegionServer意外終止后，HMaster會(huì)通過Zookeeper感知到，HMaster首先會(huì)處理遺留的 HLog文件，將其中不同Region的Log數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，分別放到相應(yīng)region的目錄下，然后再將失效的region重新分配，領(lǐng)取 到這些region的HRegionServer在Load Region的過程中，會(huì)發(fā)現(xiàn)有歷史HLog需要處理，因此會(huì)Replay HLog中的數(shù)據(jù)到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成數(shù)據(jù)恢復(fù)。
HBase存儲(chǔ)格式
HBase中的所有數(shù)據(jù)文件都存儲(chǔ)在Hadoop HDFS文件系統(tǒng)上，主要包括上述提出的兩種文件類型：
1. HFile， HBase中KeyValue數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式，HFile是Hadoop的二進(jìn)制格式文件，實(shí)際上StoreFile就是對(duì)HFile做了輕量級(jí)包裝，即StoreFile底層就是HFile
2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存儲(chǔ)格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
下圖是HFile的存儲(chǔ)格式：
首先HFile文件是不定長(zhǎng)的，長(zhǎng)度固定的只有其中的兩塊：Trailer和FileInfo。正如圖中所示的，Trailer中有指針指向其他數(shù)據(jù)塊的起始點(diǎn)。File Info中記錄了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index塊記錄了每個(gè)Data塊和Meta塊的起始點(diǎn)。
Data Block是HBase I/O的基本單元，為了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache機(jī)制。每個(gè)Data塊的大小可以在創(chuàng)建一個(gè)Table的時(shí)候通過參數(shù)指定，大號(hào)的Block有利于順序Scan，小號(hào)Block利于隨機(jī)查詢。每個(gè)Data塊除了開頭的Magic以外就是一個(gè)個(gè)KeyValue對(duì)拼接而成, Magic內(nèi)容就是一些隨機(jī)數(shù)字，目的是防止數(shù)據(jù)損壞。后面會(huì)詳細(xì)介紹每個(gè)KeyValue對(duì)的內(nèi)部構(gòu)造。
HFile里面的每個(gè)KeyValue對(duì)就是一個(gè)簡(jiǎn)單的byte數(shù)組。但是這個(gè)byte數(shù)組里面包含了很多項(xiàng)，并且有固定的結(jié)構(gòu)。我們來看看里面的具體結(jié)構(gòu)：
開始是兩個(gè)固定長(zhǎng)度的數(shù)值，分別表示Key的長(zhǎng)度和Value的長(zhǎng)度。緊接著是Key，開始是固定長(zhǎng)度的數(shù)值，表示RowKey的長(zhǎng)度，緊接著是RowKey，然后是固定長(zhǎng)度的數(shù)值，表示Family的長(zhǎng)度，然后是Family，接著是Qualifier，然后是兩個(gè)固定長(zhǎng)度的數(shù)值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這么復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，就是純粹的二進(jìn)制數(shù)據(jù)了。
HLogFile
上圖中示意了HLog文件的結(jié)構(gòu)，其實(shí)HLog文件就是一個(gè)普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey對(duì)象，HLogKey中記錄了寫入數(shù)據(jù)的歸屬信息，除了table和region名字外，同時(shí)還包括 sequence number和timestamp，timestamp是“寫入時(shí)間”，sequence number的起始值為0，或者是最近一次存入文件系統(tǒng)中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue對(duì)象，即對(duì)應(yīng)HFile中的KeyValue，可參見上文描述。
結(jié)束
本文對(duì)HBase技術(shù)在功能和設(shè)計(jì)上進(jìn)行了大致的介紹，由于篇幅有限，本文沒有過多深入地描述HBase的一些細(xì)節(jié)技術(shù)。目前一淘的存儲(chǔ)系統(tǒng)就是基于HBase技術(shù)搭建的，后續(xù)將介紹“一淘分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)”，通過實(shí)際案例來更多的介紹HBase應(yīng)用。