HBase概述与体系结构 _结构

业无高卑志当坚，男儿有求安得闲？这篇文章主要讲述HBase概述与体系结构相关的知识，希望能为你提供帮助。
1. HBase概述 HBase是目前热门的一款分布式KV（keyValue，键值）数据库系统，无论是互联网行业还是其他传统IT行业都在大量使用。尤其是近几年随着国内大数据理念的普及，HBase凭借其高可靠、易扩展、高性能以及成熟的社区支持，受到越来越多企业的青睐。许多大数据系统都将HBase做为底层数据存储服务，例如KyLin、OpenTSDB等。 2. HBase数据模型从使用角度来看，HBase包含了大量关系型数据库的基本概念——表、行、列，但在BigTable的论文中又称HBase为“sparse, distributed, persistent, multidimensional sorted map”，即HBase本质来看是一个Map。实际上，从逻辑视图来看，HBase中的数据是以表形式进行组织的，而且和关系型数据库中的表一样，HBase中的表也由行和列构成，因此HBase非常容易理解。但从物理视图来看，HBase是一个Map，由键值(KeyValue, KV)构成，不过与普通的Map不同，HBase是一个稀疏的、分布式的、多维排序的Map。从逻辑视图到稀疏多维排序Map再到物理视图介绍HBase。 2.1 逻辑视图在具体了解逻辑视图之前，看看HBase中的基本概念。

- table：表，一个表包含多行数据。
- row：行，一行数据包含一个唯一标识rowkey、多个column以及对应的值。在Hbase，一张表的所有row都按照rowkey的字典序由小到大排序。
- column：列，与关系型数据库中的列不同，HBase中的column由column family（列簇）以及qualifier（列名）两部分组成，两者中间使用":"相连。比如contents:html，其中contents为列簇，html为列簇下具体的一列。column family在表创建的时候需要指定，用户不能随意增减。一个column family下可以设置任意多个qualifier，因此可以理解为HBase中的列可以动态增加，理论上甚至可以扩展到上百万列。
- timestamp：时间戳，每个cell在写入HBase的时候都会默认分配一个时间戳作为该cell的版本，当然，用户也可以在写入的时候自带时间戳。HBase支持多版本特性，即同一rowkey、column下可以有多个value存在，这些value使用timestamp作为版本号，版本越大，表示数据越新。
- cell：单元格，由五元组（row, column, timestamp, type, value）组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型，timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以KV结构存储的，其中（row, column, timestamp, type）是K，value字段对应KV结构的V。

下图是BigTable中一张示例表的逻辑视图，表中主要存储网页信息。示例表中包含两行数据，两个rowkey分别为com.cnn.www和com.example.www，按照字典序由小到大排序。每行有三个列簇，分别为anchor、contents以及people，其中列簇anchor下有两列，分别为cnnsi.com和my.look.ca，其他两个列簇都仅有一列。可以看出，根据行com.cnn.www以及列anchor:cnnsi.com可以定位到数据CNN，对应的时间戳信息是t9。而同一行的另一列contents:html下却有三个版本的数据，版本号分别为t5、t6和t7.

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总休来看，HBase的逻辑视图是比较容易理解的，需要注意的是HBase引入了列簇的概念，列簇下的列可以动态扩展；另外，HBase使用时间戳实现了数据的多版本支持。 2.2 多维稀疏排序Map 使用关系型数据库中表的概念来描述HBase，对于HBase的入门使用大有裨益，然而，对于理解HBase的工作原理意义不大。要真正理解HBase的工作原理，需要从KV数据库这个视角重新对其审视。BigTable论文中称BigTable为"sparse, distributed, persistent, multidimensional sorted map"，可见BitTable本质上是一个Map结构数据库，HBase亦然，也是由一系列KV构成的。然而HBase这个Map系统却并不简单，有很多限定词——稀疏的、分布式的、持久性的、多维的以及排序的。我们先对这个Map进行解析，这对于之后理解HBase的工作原理非常重要。 Map是由key和value组成，那组成HBase Map的key和value分别是什么？和普通Map的KV不同，HBase中的Map的key是一个复合键，由rowkey、column family、qualifier、type以及timestamp组成，value即为cell的值。举例上节逻辑视图中行“com.cnn.www”以及列"anchor:cnnsi.com"对应的数值“CNN”实际上在HBase中存储为如下结构： {"com.cnn.www", "anchor", "cnnsi.com", "put", "t9"} -> "CNN" 对HBase中数据的存储形式有了初步了解后，在此基础上再来介绍多维、稀疏、排序等关键词。

- 多维：穿上特性比较容易理解。HBase中的Map与普通Map最大的不同在于，key是一个复合数据结构，由多维元素构成，包括rowkey、column family、qualifier、type以及timestamp。
- 稀疏：稀疏性是HBase一个突出特点。从上节的逻辑表中行"com.example.www"可以看出，整整一行，仅有一列（people:author）有值，其他列都为空。在其他数据库中对于空值的处理一般都会填充null，而对于HBase，空值不需要任何填充。这个特性为什么重要？因为HBase的列在理论上是允许无限扩展的，对于成百万列的表来说，通常会存在大量的空值，如果使用填充null的策略，势必会造成大量空间的浪费。因此稀疏性是HBase的列可以无限扩展的一个重要条件。
- 排序：构成HBase的KV在同一个文件中都是有序的，但规则并不是仅仅按照rowkey排序，而是按照KV中的key进行排序——先比较rowkey，rowkey小的排在前面；如果rowkey相同，再比较column，即column family:qualifier，column小的排在前面；如果column还相同，再比较时间戳timestamp，即版本信息，timestamp大的排在前面。这样的多维元素排序规则对于提升HBase的读取性能至关重要。
- 分布式：很容易理解，构成HBase的所有Map并不集中在某台机器上，而是分布在整个集群中。

2.3 物理视图与大多数数据库系统不同，HBase中的数据是按照列簇存储的，即将数据按照列簇分别存储在不同的目录中。列簇anchor的所有数据存储在一起形成：

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列簇contents的所有数据存储在一起形成：

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列簇people的所有数据存储在一起形成：

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2.4 行式存储、列式存储、列簇式存储为什么HBase要将数据按照列簇分别存储？回答问题之前先了解两个非常常见的概念：行式存储、列式存储，这是数据存储领域比较常见的两种数据存储方式。行式存储：行式存储系统会将一行数据存储在一起，一行数据与完之后再接着写下一行，最典型的如mysql这类关系弄数据库，如下图所示

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行式存储在获取一行数据时是很高效的，但如果某个查询只需要读取表中指定列对应的数据，那么行式存储会先取出一行行数据，再在每一行中截取待查找目标列。这种处理方式在查找过程中引入了大量无用列信息，从而导致大量内存占用。因此这类系统仅适用于处理OLTP类型的负载，对于OLAT这类分析型负载并不擅长。列式存储：列式存储理论上会将一列数据存储在一起，不同列的数据分别集中存储，最典型的如Kudu、Parquet on HDFS等系统（文件格式），如下图：

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列式存储对于只查找某些列数据的请求非常高效，只需要连续读出所有待查目标列，然后遍历处理即可；但是反过来，列式存储对于获取一行的请求就不那么高效了，需要多次IO读多个列数据，最终合并到一行数据。另外，因为同一列的数据通常都具有相同的数据类型，因此列式存储具有天然的高压缩特性。列簇式存储：从概念上来说，列簇式存储介于行式存储和列式存储之间，可以通过不同的设计思路在行式存储和列式存储两者之间相互切换。比如，一张表只设置一个列簇，这个列簇包含所有用户的列。HBase的一个列簇的数据是存储在一起的，因此这种设计模式就等同于行式存储，再比如，一张表设置大量列簇，每个列簇下仅有一列，很显然这种设计模式就等同于列式存储。上面两例当然是两种极端的情况。在当前体系中不建议设置太多列簇，但这种架构为HBase将来演变成HTAP(Hybird Transactional and Analytical processing)系统提供了最核心的基础。 3 HBase体系结构 HBase体系结构借鉴了BigTable论文，是典型的Master-Slave模型。系统中有一个管理集群的Master节点以及大量实际服务用户读写的RegionServer节点。除此之外，HBase中所有数据最终都存储在HDFS系统中，这与BigTable实际数据存储在GFS中相对应；系统中还有一个ZooKeeper节点，协助Master对集群进行管理。HBase体系结构如下图：

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3.1 HBase客户端 HBase客户端（Client）提供了Shell命令行接口、原生java API编程接口、Thrift/REST API编程接口以及MapReduce编程接口。HBase客户端支持所有常见的DML操作以及DDL操作，即数据的增删改查和表的日常维护等。其中Thirft/REST API主要用于支持非Java的上层业务需求，MapReduce接口主要用于批量数据导入以及批量数据读取。 HBase客户端访问数据之前，首先需要通过无数据表定位目标数据所在RegionServer，之后才会发送请求到该RegionServer。同时这些元数据会被缓存在客户端本地，以方便之后的请求访问。如果集群RegionServer发生宕机或者执行了负载均衡，从而导致数据分片发生迁移，客户端需要重新请求最新的无数据并缓存在本地。 3.2 ZooKeeper ZooKeeper（ZK）也是Apache Hadoop的一个顶级项目，基于Google的Chubby开源实现，主要用于协调管理分布式应用程序。在HBase系统中，ZooKeeper扮演着非常重要的角色。

- 实现Master高可用：通常情况下系统中只有一个Master工作，一旦Active Master由于异常宕机，ZooKeeper会检测到该宕机事件，并通过一定机制选举出新的Master，保证系统正常运转。
- 管理系统核心元数据：比如，管理当前系统中正常工作的RegionServer集合，保存系统无数据表hbase:meta所在的RegionServer地址等。
- 参与RegionServer宕机恢复：ZooKeeper通过心跳可以感知到RegionServer是否宕机，并在宕机后通知Master进行宕机处理。
- 实现分布式表锁：HBase中对一张表进行各种管理操作（比如alter操作）需要先加表锁，防止其他用户对同一张表进行管理操作，造成表状态不一致。和其他RDBMS表不同，HBase中的表通常是分布式存储，ZooKeeper可以通过特定机制实现分布式表锁。

3.3 Master Master主要负责HBase系统的各种管理工作：

- 处理用户的各种管理请求，包括建表、修改表、权限操作、切分表、合并数据分片及Compaction等。
- 管理集群中所有RegionServer，包括RegionServer中Region的负载均衡、RegionServer的宕机恢复以及Region的迁移等。
- 清理过期日志以及文件，Master会每隔一段时间检查HDFS中HLog是否过期，HFile是否已经被删除，并在过期之后将其删除。

3.4 RegionServer RegionServer主要用来响应用户的IO请求，是HBase中最核心的模块，由WAL(HLog)、BlockCache以及多个Region构成。

- WAL(HLog)：HLog在HBase中有两个核心作用——其一，用于实现数据的高可靠性，HBase数据随机写入时，并非直接写入HFile数据文件，而是先写入缓存，再异步刷新落盘。为了防止缓存数据丢失，数据写入缓存之前需要首先顺序写入HLog，这样即使缓存数据丢失，仍然可以通过HLog日志恢复；其二，用于实现HBase集群间主从复制，通过回放集群推送过来的HLog日志实现主从复制。
- BlockCache：HBase系统中的读缓存。客户端从磁盘读取数据之后通常会将数据缓存到系统内存中，后续访问同一行数据可以直接从内存中获取而不需要访问磁盘。

对于带有大量热点读的业务请求来说，缓存机制会带来极大的性能提升。 BlockCache缓存对象是一系列Block块，一个Block默认为64K，由物理上相邻的多个KV数据组成。BlockCache同时利用了空间局部性和时间局部性原理，前者表示最近将读取的KV数据很可能与当前读取到的KV数据在地址上是邻近的，缓存单位是Block（块）而不是单个KV就可以实现空间局部性；后者表示一个KV数据正在被访问，那么近期它还可能再次被访问。当前BlockCache主要有两种实现——LRUBlockCache和BucketCache，前者实现相对简单，而后者在GC优化方面有明显的提升。

Region：数据表的一个分片，当数据表大小超过一定阈值就会“水平切分”，分裂为两个Region。Region是集群负载均衡的基本单位。通常一张表的Region会分布在整个集群的多台RegionServer上，一个RegionServer上会管理多个Region，当然，这些Region一般来自不同的数据表。

一个Region由一个或者多个Store构成，Store的个数取决于表中列簇（column family）的个数，多少个列簇就有多少个Store。HBase中，每个列簇的数据都集中存放在一起形成一个存储单元Store，因此建议将具有同步IO特性的数据设置在同一个列簇中。每个Store由一个MemStore和一个或多个HFile组成。MemStore称为写缓存，用户写入数据时首先会写到MemStore，当MemStore写满之后（缓存数据超过阈值，默认128M）系统会异步地将数据flush成一个HFile文件。显然，随着数据不断写入，HFile文件会越来越多，当HFile文件超过一定阈值之后，系统将会执行Compact操作，将这些小文件通过一定策略合并成一个或多个大文件。 3.5 HDFS HBase底层依赖HDFS组件存储实际数据，包括用户数据文件、HLog日志文件等最终都会写入HDFS落盘。HDFS是Hadoop生态圈内最成熟的组件之一，数据默认三副本存储策略可以有效保证数据的高可靠性。HBase内部封装了一个名为DFSClient的客户端组件，负责对HDFS的实际数据进行读写访问。 4 HBase系统特性 4.1 HBase的优点与其他数据库相比，HBase在系统设计以及实际实践中有很多独特的优点。

- 容量巨大：HBase的单表可以支持千亿行、百万列的数据规模，数据容量可以达到TB甚至PB级别。传统的关系型数据库，如Oracle和MySQL等，如果单表记录条数超过亿行，读写性能都会急剧下降，在HBase中并不会出现这样的问题。
- 良好的可扩展性：HBase集群可以非常方便地实现集群容量扩展，主要包括数据存储节点扩展以及读写服务节点扩展。HBase底层数据存储依赖于HDFS系统，HDFS可以通过简单地增加DataNode实现扩展，HBase读写服务节点也一样，也可以通过简单的增加RegionServer节点实现计算层的扩展。
- 稀疏性：HBase支持大量稀疏存储，即允许大量列值为空，并不占用任何存储空间。这与传统数据库不同，传统数据库对于空值的处理要占用一定的存储空间，这会造成一定程序的存储空间浪费。因此可以使用HBase存储多至上百万列的数据，即使表中存在大量的空值，也不需要任何额外空间。
- 高性能：HBase目前主要擅长于OLTP场景，数据写操作性能强劲，对于随机单点读以及小范围的扫描读，其性能也能够得到保证。对于大范围的扫描读可以使用MapReduce提供的API，以便实现更高效的并行扫描。
- 多版本：HBase支持多版本特性，即一个KV可以同时保留多个版本，用户可以根据需要选择最新版本或者某个历史版本。
- 支持过期：HBase支持TTL过期特性，用户只需要设置过期时间，超过TTL的数据就会被自动清理，不需要用户写程序手动删除。
- Hadoop原生支持：HBase是Hadoop生态中的核心成员之一，很多生态组件都可以与其直接对接。HBase数据存储依赖于HDFS，这样的架构可以带来很多好处，比如用户可以直接绕过HBase系统操作HDFS文件，高效地完成数据扫描或者数据导入工作；再比如可以利用HDFS提供的多级存储特性（Archival Storage Feature），根据业务的重要程序将HBase进行分级存储，重要的业务放到SSD，不重要的业务放到HDD。或者用户可以设置归档时间，进而将最近的数据放在SSD，将归档数据文件放在HDD。另外，HBase对MapReduce的支持也已经有了很多安全，后续还会针对Spark做更多的工作。

4.2 HBase的缺点任何一个系统都不会完美，HBase也一样。HBase不能适用于所有应用场景，例如：

- HBase本身不支持很复杂的聚合运算（如Join、GroupBy等）。如果业务中需要使用聚合运算，可以在HBase之上架设Phoenix组件或者Spark组件，前者主要应用于小规模聚合的OLTP场景，后者应用于大规模聚合的OLAP场景。
- HBase本身并没有实现二级索引功能，所以不支持二级索引查找。好在针对HBase实现的第三方二级索引方案非常丰富，比如目前比较普遍的使用Phoenix提供的二级索引功能。
- HBase原生不支持全局跨行事务，只支持单行事务模型。同样，可以使用Phoenix提供的全局事务模型组件来弥补HBase的这个缺陷。

可以看到，HBase系统本身虽然不擅长某些工作领域，但是借助于Hadoop强大的生态圈，用户只需要在其上架设Phoenix组件、Spark组件或者其他第三方组件，就可以有效地协同工作。《HBase原理与实践》学习笔记【HBase概述与体系结构】