HBase第一天学习

HBase的访问方式

进入退出：hbase shell exit

shell实现DDl操作

创建一个表：create 'member','member_id','address','info'

获得表的描述：list（查看所有的表） describe ‘member’（查看member表的详细信息）

删除一个列簇：alter、disable、enable。 alter 'member',{NAME=>'member_id',METHOD=>'delete'}

drop一个表：create 'temp_table','member_id','address','info' disable 'temp_table'

查看表是否存在：exists ‘member’

查看文件的存储路径：hdfs dfs -ls /yjx/hbase/data/default/t1

shell实现DMl操作：put（插入数据）：put'member','guojing','info:age','24'

删除id为temp的值'info：age'字段：delete 'member','temp','info:age'

将整张表清空;truncate 'member'

可以使用count命令计算表的行数量：count 'member'

Shell实现DQL操作

获取一个id的所有数据：get 'member','linghuchong'

获取一个id，一个列族的所有数据：get 'member','linghuchong','info'

获取一个id，一个列族中一个列的所有数据：get 'member','linghuchong','info:age'

全表扫描：scan 'member'

Shell实现Region管理

移动region：move 'encodeRegionName', 'ServerName'

开启/关闭redion：balance_switch true|false

手动spilt：spilt 'regionName','spiltKey'

压缩整个区域：major_compact 'r1'

在region中它说单列簇：major_compact 'r1','c1'

在表中压缩单列族：major_compact 't1','c1'

HBase架构模型

Client：客户端

负责将请求发送到数据库，客户端连接的方式有很多：hbase shell、类JDBC

发送的请求主要包括：

DDl：数据库定义语言（表的建立、删除、添加删除列簇，控制版本）

DMl：数据库操作语言（增删改）

DQL：数据库查询语言（查询--全表扫描--基于主键--基于过滤器）

client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息

HBase有三个主要的组成部分：客户端库、主服务器和区域服务器

HMaster

HBase集群的主节点，HMaster也可以实现高可用（active-standby）：通过zookeeper来维护祝福节点的切换

为Region server分配region并负责region server的负载均衡

管理用户对table的结构DDL（创建、删除、修改）操作：表的元数据信息-->zookeeper上面、表的数据-->HRegionServer上

当HRegionServer下线的时候，HMaster会将当前HRegionServer上的Region转移到其他的HRegionServer

zookeeper

保证在任何时候，集群都只有一个master

存储所有Region的寻址入口，存储所有的元数据信息

实时监控Region server的状态，将Region Server的上线和下线信息实时通知给Master

存储HBase的schema，包括有哪些table，每个table有哪些column family

HRegionServer

Region server是属于HBase具体数据的管理者

Region server 维护Master分配给他的region，处理对这些region的io请求

会实时的和HMaster保持心跳，汇报当前节点的信息

当接受到Hmaster命令创建表的时候，分配一个Region对应一张表

Region Server负责切分在运行过程中变得过大的Region

当客户端发送的DMl和DQL操作时，HRegionServer负责和客户端建立连接

当意外关闭的时候，当前节点的Region会被其他HRegionServer管理

HRegion

HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，最小单元就表示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上

HBase自动把表水平划分成多个区域（region），每个区域会保存一个表里面某段连续的数据

每个表一开始只有一个region，一个region只属于一张表，随着数据不断插入表，region不断增大

Region达到阈值10G的时候会被平分（逻辑上平分，尽量保证数据的完整性）：hbase.hregion.max.filesize、切分后的其中一个Region转移到其他的HRegionServer上管理

当table中的行不断增多，就会有越来越多的region，这样一张完整的表就被保存在多个RegionServer

为了防止前期数据的处理都集中在一个HRegionServer，我们可以根据自己的业务进行预分区

Store

HRegion是表获取和分布的基本元素，由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family

每个Store又由一个memStore和0个或者多个StoreFile组成

HFile是HBase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全加载整个文件了。

索引的大小（key的大小，数据量的大小影响block的大小，在大数据集群的情况下，blcok的大小设置为每个RegionServer 1G也是很常见的）

StoreFile

Data Block段-保存表中数据，这部分可以被压榨

Meta Blocks段（可选的）-保护用户自定义的kv对，可以被压缩

File info 段-Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息

Data Block Index段-Data Block的索引，每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key

Meta Block index段（可选的）-Meta blcok的索引

Trailer-这一段是定长的

保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer

Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)

然后，DataBlock Index会被读取到内存中，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只

需从内存中找到key所在的block

通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机

制淘汰。

MemStore

HFile中并没有任何Block，数据首先存在于MemStore中。Flush发生时，创建HFile Writer

当操作数据得时候，第一个空的Data Block初始化，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间

Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息

位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的

数据不再是单纯的KeyValue模式。

Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

Hlog

一个HRegionServer只有一个Log文档

WAL(Write After Log)做任何操作之前先写日志

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,SequeceFile的Key是HLogKey对象，

HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence

number和timestamp

timestamp是” 写入时间”，

sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。

SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即本次的操作。

日志直接存放到HDFS上

当memStore达到阈值的时候开始写出到文件之后，会在日志中对应的位置标识一个检查点

WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，

WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。

通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLog

WAL位于/hbase/WALs/目录下

MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL

连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过

HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。

WAL的配置：

// 启用multiwal <property> <name>hbase.wal.provider</name> <value>multiwal</value> </property>

HBase读写流程

公共流程(三层索引)

HBase中单表的数据量通常可以达到TB级或PB级，但大多数情况下数据读取可以做到毫秒级。

HBase是如何做到的呢？要想实现表中数据的快速访问，通用的做法是数据保持有序并尽可能的将

数据保存在内存里。HBase也是这样实现的。

对于海量级的数据，首先要解决存储的问题。数据存储上，HBase将表切分成小一点的数据单位

region，托管到RegionServer上，和以前关系数据库分区表类似。但比关系数据库分区、分库易

用。这一点在数据访问上，HBase对用户是透明的。数据表切分成多个Region，用户在访问数据

时，如何找到该条数据对应的region呢？

HBase 0.96以前

有两个特殊的表，-Root-和.Meta. ，用来查找各种表的region位置在哪里。-Root-和.Meta.也像

HBase中其他表一样会切分成多个region。-Root-表比.Meta更特殊一些，永远不会切分超过一个

region。-ROOT-表的region位置信息存放在Zookeeper中，通过Zookeeper可以找到-ROOTregion托管的RegionServer。通过-ROOT-表就可以找到.META.表region位置。.META表中存放着

表切分region的信息。

当客户端访问一个表的时候，首先去询问Zookepper

Zookepper会告诉客户端-root-Region所在的RegionServer

公共表.meta.

是一张普通表，但是由HBase自己维护它的机构和meta一模一样，但是它只维护meta表的切分信息

理论上-root-表不会被切分（数据量）

HBase 0.96以后

-ROOT-表被移除，直接将.Meta表region位置信息存放在Zookeeper中。Meta表更名为

hbase:meta，部分内容如下

查询流程

Client--------->zookeeper-------->hbase:meta--------->用户表region

读取数据流程

01Client访问zookeeper，获取hbase:meta所在RegionServer的节点信息

02Client访问hbase:meta所在的RegionServer，获取hbase:meta记录的元数据后先加载到内存

中，然后再从内存中根据需要查询的RowKey查询出RowKey所在的Region的相关信息（Region所在RegionServer）

03Client访问RowKey所在Region对应的RegionServer，发起数据读取请求

04RegionServer构建RegionScanner（需要查询的RowKey分布在多少个Region中就需要构建多少

个RegionScanner），用于对该Region的数据检索

05RegionScanner构建StoreScanner（Region中有多少个Store就需要构建多少个StoreScanner，

Store的数量取决于Table的ColumnFamily的数量），用于对该列族的数据检索

06多个StoreScanner合并构建最小堆（已排序的完全二叉树）StoreHeap:PriorityQueue

07StoreScanner构建一个MemStoreScanner和一个或多个StoreFileScanner（数量取决于

StoreFile数量）

08过滤掉某些能够确定所要查询的RowKey一定不在StoreFile内的对应的StoreFileScanner或

MemStoreScanner

09经过筛选后留下的Scanner开始做读取数据的准备，将对应的StoreFile定位到满足的RowKey的

起始位置

10将所有的StoreFileScanner和MemStoreScanner合并构建最小堆

KeyValueHeap:PriorityQueue，排序的规则按照KeyValue从小到大排序

11从KeyValueHeap:PriorityQueue中经过一系列筛选后一行行的得到需要查询的KeyValue。

写入数据流程

首先客户端和RegionServer建立连接

然后将DML要做的操作写入到日志wal-log

然后将数据的修改更新到memstore中，然后本次操作结束

一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列族）,store包括位于内存中的

memstore和位于磁盘的storefile,写操作先写入memstore.

当memstore数据写到阈值之后，创建一个新的memstore

旧的memstore写成一个独立的storefile,regionserver会启动flashcache进程写入storefile，每次

写入形成单独的一个storefile,存放到hdfs

当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor compaction、major

compaction）

在合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile

当一个region所有storefile的大小和数量超过一定阈值后，会把当前的region分割为两个，并由

hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡

Store负责管理当前列族的数据

1memstore+nstorefile

当我们进行数据DML的时候,以插入数据为例

我们会将数据先存储到memStore中，当memStore达到阈值（128M）

首先创建一个新的memstore

然后会将memStore中的数据写成一个storefile,storefile会存储到hdfs上(hfile)

随着时间的推移：

HFile中会存放大量的失效数据(删除，修改)

会产生多个HFile

等达到阈值（时间、数量）会进行合并

多个HFile合并成一个大的HFile

合并会触发连锁反应，相邻的store也会进行合并

在Hbase中，表被分割成多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做

Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。Master进程负责处理不同的RegionServer之间

的Region的分发。在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。

HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还处理两种类型的文件用于数据存储

HLog 预写日志文件，也叫做WAL(write-ahead log)

HFile 是HDFS中真实存在的数据存储文件

数据刷写（MemStore Flush）

触发时机

Region 中所有 MemStore 占用的内存超过相关阈值

hbase.hregion.memstore.flush.size 参数控制，默认为128MB

如果我们的数据增加得很快，

达到了 hbase.hregion.memstore.flush.size * hbase.hregion.memstore.block.multiplier

的大小，hbase.hregion.memstore.block.multiplier 默认值为4，

也就是128*4=512MB的时候，

那么除了触发 MemStore 刷写之外，HBase 还会在刷写的时候同时阻塞所有写入该 Store 的

写请求！

整个 RegionServer 的 MemStore 占用内存总和大于相关阈值

HBase 为 RegionServer 所有的 MemStore 分配了一定的写缓存（），大小等于

hbase_heapsize（RegionServer 占用的堆内存大小）*

hbase.regionserver.global.memstore.size(默认值是 0.4)。

如果整个 RegionServer 的 MemStore 占用内存总和大于阈值将会触发 MemStore 的刷写。

hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit （默认值为 0.95）* MAX_SIZE

例如：HBase 堆内存总共是 32G ，MemStore 占用内存为：32 * 0.4 * 0.95 = 12.16G将触发

刷写

如果达到了 RegionServer 级别的 Flush，当前 RegionServer 的所有写操作将会被阻塞，这

个阻塞可能会持续到分钟级别

WAL数量大于相关阈值

数据到达 Region 的时候是先写入 WAL，然后再被写到 Memstore 。如

果 WAL 的数量越来越大，这就意味着 MemStore 中未持久化到磁盘的数据越来越多。

当 RS 挂掉的时候，恢复时间将会变得很长，所以有必要在 WAL 到达一定的数量时进行一次

刷写操作

定期自动刷写

hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval

默认值 3600000（即 1 小时），HBase 定期 Flush 所有 MemStore 的时间间隔。

一般建议调大，比如 10 小时，因为很多场景下 1 小时 Flush 一次会产生很多小文件，一方

面导致 Flush 比较频繁，另一方面导致小文件很多，影响随机读性能

数据更新超过一定阈值

如果 HBase 的某个 Region 更新的很频繁，而且既没有达到自动刷写阀值，也没有达到内存

的使用限制，但是内存中的更新数量已经足够多，

比如超过 hbase.regionserver.flush.per.changes 参数配置，默认为30000000，那么也是会

触发刷写的。

手动触发刷写

Shell 中通过执行 flush 命令

特别注意：

以上所有条件触发的刷写操作最后都会检查对应的 HStore 包含的 StoreFiles 文件数是否超过

hbase.hstore.blockingStoreFiles 参数配置的个数，默认值是16。

如果满足这个条件，那么当前刷写会被推迟到hbase.hstore.blockingWaitTime 参数设置的时

间后再刷写。

在阻塞刷写的同时，HBase 还会请求 Compaction 或者Split 操作。

刷写策略

prepareFlush 阶段：

刷写的第一步是对 MemStore 做 snapshot，

为了防止刷写过程中更新的数据同时在 snapshot 和 MemStore 中而造成后续处理的困难，

所以在刷写期间需要持有 updateLock 。持有了 updateLock 之后，这将阻塞客户端的写操

作。

所以只在创建 snapshot 期间持有 updateLock，而且 snapshot 的创建非常快，所以此锁期间对客户的影响一般非常小。

对 MemStore 做 snapshot 是 internalPrepareFlushCache 里面进行的。

flushCache 阶段：

如果创建快照没问题，

那么返回的 result.result 将为 null。

这时候我们就可以进行下一步 internalFlushCacheAndCommit。

其实 internalFlushCacheAndCommit 里面包含两个步骤：flushCache 和 commit 阶段。

flushCache 阶段：

其实就是将 prepareFlush 阶段创建好的快照写到临时文件里面，

临时文件是存放在对应 Region 文件夹下面的 .tmp 目录里面。

commit 阶段：

将 flushCache 阶段生产的临时文件移到（rename）对应的列族目录下面，

并做一些清理工作，比如删除第一步生成的 snapshot。

数据合并

合并分类

HBase 根据合并规模将 Compaction 分为了两类：MinorCompaction 和 MajorCompaction

Minor Compaction

是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会

处理已经Deleted或Expired的Cell

但是会处理超过TTL的数据

一次Minor Compaction的结果是让小的storefile变的更少并且产生更大的StoreFile。

Major Compaction

是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile

清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。

一般情况下，Major Compaction时间会持续比较长，整个过程会消耗大量系统资源，对上层

业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能，改为手动

在业务低峰期触发

合并时机

触发compaction的方式有三种：Memstore刷盘、后台线程周期性检查、手动触发

Memstore刷盘

memstore flush会产生HFile文件，文件越来越多就需要compact。

每次执行完Flush操作之后，都会对当前Store中的文件数进行判断，一旦文件数大于配置，就

会触发compaction。

compaction都是以Store为单位进行的，而在Flush触发条件下，整个Region的所有Store都

会执行compact

后台线程周期性检查

后台线程定期触发检查是否需要执行compaction，检查周期可配置。

hbase.server.thread.wakefrequency(默认10000毫秒）

*hbase.server.compactchecker.interval.multiplier(默认1000)

CompactionChecker大概是2hrs 46mins 40sec 执行一次

线程先检查文件数是否大于配置，一旦大于就会触发compaction。

如果不满足，它会接着检查是否满足major compaction条件，

如果当前store中hfile的最早更新时间早于某个值mcTime，

就会触发major compaction（默认7天触发一次，可配置手动触发）。

手动触发

一般来讲，手动触发compaction通常是为了执行major compaction，一般有这些情况需要手

动触发合并

是因为很多业务担心自动major compaction影响读写性能，因此会选择低峰期手动触

发；

也有可能是用户在执行完alter操作之后希望立刻生效，执行手动触发major

compaction；是HBase管理员发现硬盘容量不够的情况下手动触发major compaction删除大量过期数

据；

合并策略

承载了大量IO请求但是文件很小的HFile，compaction本身不会消耗太多IO，而且合并完成之后对读的

性能会有显著提升。

线程池选择

HBase CompacSplitThread类内部对于Split、Compaction等操作专门维护了各自所使用的

线程池

和Compaction相关的是如下的longCompactions和shortCompactions

前者用来处理大规模compaction，后者处理小规模compaction

默认值为2 * maxFlilesToCompact * hbase.hregion.memstore.flush.size

如果flush size 大小是128M，该参数默认值就是2 * 10 * 128M = 2.5G

合并策略选择

1.HBase 主要有两种 minor 策略: RatioBasedCompactionPolicy (0.96.x之前)和

ExploringCompactionPolicy(当前默认)

2.RatioBasedCompactionPolicy(基于比列的合并策略) 从老到新逐一扫描HFile文件，满足以下条件之一停止扫描当前文件大小<比当前文件新的所有文件大小总和*ratio(高峰期1.2，非高峰期5) 当前所剩候选文件数<=阈值(默认为3) 3.ExploringCompactionPolicy策略(默认策略) 基于Ratio策略，不同之处在于Ratio策略找到一个合适文件集合就停止扫描，而Exploring策略会记录所有合适的文件集合，然后寻找最优解，待合并文件数最多或者待合并文件数相同的情况下文件较小的进行合并 4.FIFO Compaction策略

收集过期文件并删除，对应业务的列簇必须设置有TTL

5.Tier-Based Compaction策略(分层策略) 针对数据热点情况设计的策略，根据候选文件的新老程度将其划分为不同的等级，每个等级都有对应的Ratio，表示该等级文件比选择为参与Compation的概率

6.Stripe Compation策略(条纹策略) 将整个Store中的文件按照key划分为多个range，此处称为stripe，一个Stripe内部就类似于一个小Region，可以执行Minon Compation和major Compation

执行文件合并

分别读出待合并hfile文件的KV，并顺序写到位于./tmp目录下的临时文件中

将临时文件移动到对应region的数据目录

将compaction的输入文件路径和输出文件路径封装为KV写入WAL日志，并打上compaction

标记，最后强制执行sync

将对应region数据目录下的compaction输入文件全部删除

数据切分（Region Spilt）

通过切分，一个region变为两个近似相同大小的子region，再通过balance机制均衡到不同 region

server上，使系统资源使用更加均衡。

切分原因

数据分布不均匀。

同一 region server 上数据文件越来越大，读请求也会越来越多。一旦所有的请求都落在同一

个 region server 上，尤其是很多热点数据，必然会导致很严重的性能问题。

compaction性能损耗严重。

compaction本质上是一个排序合并的操作，合并操作需要占用大量内存，因此文件越大，占

用内存越多

compaction有可能需要迁移远程数据到本地进行处理（balance之后的compaction就会存在

这样的场景），如果需要迁移的数据是大文件的话，带宽资源就会损耗严重。

资源耗费严重

HBase的数据写入量也是很惊人的，每天都可能有上亿条的数据写入

不做切分的话一个热点region的新增数据量就有可能几十G，用不了多长时间大量读请求就会

把单台region server的资源耗光。

触发时机

每次数据合并之后都会针对相应region生成一个requestSplit请求，requestSplit首先会执行

checkSplit，检测file size是否达到阈值，如果超过阈值，就进行切分。

检查阈值算法主要有两种：ConstantSizeRegionSplitPolicy（ 0.94版本）和

IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy（当前）

ConstantSizeRegionSplitPolicy :

系统会遍历region所有store的文件大小，如果有文件大小 > hbase.hregion.max.filesize(默认10G)，就会触发切分操作。

IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：

如果store大小大于一个变化的阀值就允许split。

默认只有1个region，那么逻辑这个region的store大小超过 1 * 1 * 1 * flushsize * 2 =

128M * 2 =256M 时，才会允许split

切分之后会有两个region，其中一个region中的某个store大小大于 2 * 2 * 2 * flushsize * 2

= 2048M 时，则允许split

后续超过hbase.hregion.max.filesize + hbase.hregion.max.filesize * 随机小数 *

hbase.hregion.max.filesize.jitter才允许split

基本也就固定了，如果粗劣的计算可以把这个hbase.hregion.max.filesize的大小作为最后的

阀值，默认是10G

切分流程

寻找切分点

将一个region切分为两个近似大小的子region，首先要确定切分点。切分操作是基于region执

行的，每个region有多个store（对应多个column famliy）。系统首先会遍历所有store，找

到其中最大的一个，再在这个store中找出最大的HFile，定位这个文件中心位置对应的

rowkey，作为region的切分点。

开启切分事务

切分线程会初始化一个SplitTransaction对象，从字面上就可以看出来split流程是一个类似‘事务’的过程，整个过程分为三个阶段：prepare - execute - rollback

prepare阶段

在内存中初始化两个子region，具体是生成两个HRegionInfo对象，包含tableName、

regionName、startkey、endkey等。同时会生成一个transaction journal，这个对象

用来记录切分的进展

execute 阶段

region server 更改ZK节点 /region-in-transition 中该region的状态为SPLITING。

master检测到region状态改变。

region在存储目录下新建临时文件夹.split保存split后的daughter region信息。

parent region关闭数据写入并触发flush操作，将写入region的数据全部持久化到磁盘。

在.split文件夹下新建两个子文件夹，称之为daughter A、daughter B，并在文件夹中生

成引用文件，分别指向父region中对应文件。

将daughter A、daughter B拷贝到HBase根目录下，形成两个新的region。

parent region通知修改 hbase.meta 表后下线，不再提供服务。

开启daughter A、daughter B两个子region。

通知修改 hbase.meta 表，正式对外提供服务。 rollback阶段

如果execute阶段出现异常，则执行rollback操作。

为了实现回滚，整个切分过程被分为很多子阶段，回滚程序会根据当前进展到哪个子阶

段清理对应的垃圾数据。

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