系统架构
Client
1 包含访问hbase的接口,client维护着一些cache来加快对hbase的访问,比如regione的位置信息。
Zookeeper
1 保证任何时候,集群中只有一个master
2 存贮所有Region的寻址入口。
3 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
4 存储Hbase的schema,包括有哪些table,每个table有哪些column family
Master
1 为Region server分配region
2 负责region server的负载均衡
3 发现失效的region server并重新分配其上的region
4 GFS上的垃圾文件回收
5 处理schema更新请求
Region Server
1 Region server维护Master分配给它的region,处理对这些region的IO请求
2 Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
可以看到,client访问hbase上数据的过程并不需要master参与(寻址访问zookeeper和region server,数据读写访问regione server),master仅仅维护者table和region的元数据信息,负载很低。
五、关键算法/流程
region定位
系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region
bigtable 使用三层类似B+树的结构来保存region位置。
第一层是保存zookeeper里面的文件,它持有root region的位置。
第二层root region是.META.表的第一个region其中保存了.META.z表其它region的位置。通过root region,我们就可以访问.META.表的数据。
.META.是第三层,它是一个特殊的表,保存了hbase中所有数据表的region 位置信息。
说明:
1 root region永远不会被split,保证了最需要三次跳转,就能定位到任意region 。
2.META.表每行保存一个region的位置信息,row key 采用表名+表的最后一样编码而成。
3 为了加快访问,.META.表的全部region都保存在内存中。
假设,.META.表的一行在内存中大约占用1KB。并且每个region限制为128MB。
那么上面的三层结构可以保存的region数目为:
(128MB/1KB) * (128MB/1KB) = = 2(34)个region
4 client会将查询过的位置信息保存缓存起来,缓存不会主动失效,因此如果client上的缓存全部失效,则需要进行6次网络来回,才能定位到正确的region(其中三次用来发现缓存失效,另外三次用来获取位置信息)。
读写过程
上文提到,hbase使用MemStore和StoreFile存储对表的更新。
数据在更新时首先写入Log(WAL log)和内存(MemStore)中,MemStore中的数据是排序的,当MemStore累计到一定阈值时,就会创建一个新的MemStore,并且将老的MemStore添加到flush队列,由单独的线程flush到磁盘上,成为一个StoreFile。于此同时,系统会在zookeeper中记录一个redo point,表示这个时刻之前的变更已经持久化了。(minor compact)
当系统出现意外时,可能导致内存(MemStore)中的数据丢失,此时使用Log(WAL log)来恢复checkpoint之后的数据。
前面提到过StoreFile是只读的,一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后,就会进行一次合并(major compact),将对同一个key的修改合并到一起,形成一个大的StoreFile,当StoreFile的大小达到一定阈值后,又会对 StoreFile进行split,等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的,处理读请求时,需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore,将他们的按照row key进行合并,由于StoreFile和MemStore都是经过排序的,并且StoreFile带有内存中索引,合并的过程还是比较快。
写请求处理过程
1 client向region server提交写请求
2 region server找到目标region
3 region检查数据是否与schema一致
4 如果客户端没有指定版本,则获取当前系统时间作为数据版本
5 将更新写入WAL log
6 将更新写入Memstore
7 判断Memstore的是否需要flush为Store文件。
region分配
任何时刻,一个region只能分配给一个region server。master记录了当前有哪些可用的region server。以及当前哪些region分配给了哪些region server,哪些region还没有分配。当存在未分配的region,并且有一个region server上有可用空间时,master就给这个region server发送一个装载请求,把region分配给这个region server。region server得到请求后,就开始对此region提供服务。
region server上线
master 使用zookeeper来跟踪region server状态。当某个region server启动时,会首先在zookeeper上的server目录下建立代表自己的文件,并获得该文件的独占锁。由于master订阅了server 目录上的变更消息,当server目录下的文件出现新增或删除操作时,master可以得到来自zookeeper的实时通知。因此一旦region server上线,master能马上得到消息。
region server下线
当region server下线时,它和zookeeper的会话断开,zookeeper而自动释放代表这台server的文件上的独占锁。而master不断轮询 server目录下文件的锁状态。如果master发现某个region server丢失了它自己的独占锁,(或者master连续几次和region server通信都无法成功),master就是尝试去获取代表这个region server的读写锁,一旦获取成功,就可以确定:
1 region server和zookeeper之间的网络断开了。
2 region server挂了。
的其中一种情况发生了,无论哪种情况,region server都无法继续为它的region提供服务了,此时master会删除server目录下代表这台region server的文件,并将这台region server的region分配给其它还活着的同志。
如果网络短暂出现问题导致region server丢失了它的锁,那么region server重新连接到zookeeper之后,只要代表它的文件还在,它就会不断尝试获取这个文件上的锁,一旦获取到了,就可以继续提供服务。
master上线
master启动进行以下步骤:
1 从zookeeper上获取唯一一个代码master的锁,用来阻止其它master成为master。
2 扫描zookeeper上的server目录,获得当前可用的region server列表。
3 和2中的每个region server通信,获得当前已分配的region和region server的对应关系。
4 扫描.META.region的集合,计算得到当前还未分配的region,将他们放入待分配region列表。
master下线
由于master只维护表和region的元数据,而不参与表数据IO的过程,master下线仅导致所有元数据的修改被冻结(无法创建删除表,无法修改表的schema,无法进行region的负载均衡,无法处理region上下线,无法进行region的合并,唯一例外的是region的split可以正常进行,因为只有region server参与),表的数据读写还可以正常进行。因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。从上线过程可以看到,master保存的信息全是可以冗余信息(都可以从系统其它地方收集到或者计算出来),因此,一般hbase集群中总是有一个master在提供服务,还有一个以上的’master’在等待时机抢占它的位置。
相关推荐
同时,掌握HBase的安装、配置和基本操作,如创建表、插入数据、查询数据等,是学习HBase的基础。 【HBase与其他技术的集成】 HBase可以与Apache Spark集成,用于实时数据处理和分析。Phoenix是SQL查询引擎,允许...
【标题】"Hadoop之HBase学习笔记"主要聚焦于Hadoop生态中的分布式数据库HBase。HBase是一个基于Google Bigtable理念设计的开源NoSQL数据库,它运行在Hadoop之上,提供高性能、高可靠性以及可水平扩展的数据存储能力...
以上就是HBase自学笔记中的关键知识点总结,涵盖了HBase的基本概念、与其他Hadoop组件的关系、存储机制、架构以及环境搭建等方面。通过这些知识点的学习,可以帮助我们更好地理解和掌握HBase的核心技术和应用场景。
本文将围绕"Hbase-1.2.6-bin+src.tar.rar"这一资源,深入探讨HBase的核心概念、架构、功能以及源码解析。 一、HBase概述 1.1 核心概念 - 表(Table):HBase中的数据组织方式,由多个行组成。 - 行(Row):通过...
【HBase完整学习笔记】 HBase是一款开源的分布式NoSQL数据库,主要设计用于处理海量结构化数据,尤其适合大数据分析场景。它与传统的关系型数据库(如Oracle、MySQL)不同,采用列式存储方式,这使得HBase在压缩...
Hbase为Hadoop生态的存储引擎,为大数据系统提供了在线存储能力,为海量数据存储提供了很好的支撑。hbase系统架构也非常值得学习和借鉴,值得学习研究。
在这个“hbase_常用配置参数_以及学习笔记讲解_以及各种原理图.zip”压缩包中,包含了一系列关于HBase关键概念、配置参数和原理的资料,通过以下几部分来详细介绍这些内容: 1. **HBase架构原理**: HBase采用列式...
3. **HDFS文件系统结构解析.doc**:此文档可能进一步阐述了HDFS的架构,包括名称节点、数据节点、数据块等关键组件,以及数据冗余和容错机制。 4. **Hive学习笔记.pdf**:Hive的学习笔记通常会涵盖HQL(Hive Query ...
**HBase:分布式大数据存储系统** HBase,全称为Apache HBase,是构建在Hadoop文件系统(HDFS)之上的...这份"Hbase相关的笔记"很可能包含了关于HBase的基础概念、架构、操作和优化等内容,是深入学习HBase的好资源。
大数据学习笔记 本资源摘要信息涵盖了大数据领域中的多个方面,包括Hadoop、HBase、Sqoop、Spark和Hive等...大数据学习笔记涵盖了Hadoop、HBase、Sqoop、Spark和Hive等技术栈,提供了对大数据领域的深入了解和掌握。
Hadoop的生态系统还包括Hive、HBase、Pig、Zookeeper等多种工具和组件,用于数据分析、实时处理、任务调度和协调。 Hadoop安装通常包括下载、配置和启动集群的NameNode和DataNode。NameNode是HDFS的主节点,负责...
这份"Java后端学习笔记"涵盖了Linux、Maven、Git、互联网架构和大数据体系等多个关键知识点,是提升Java开发者技能的重要资料。 首先,让我们深入了解一下这些主题: 1. **Linux**:作为服务器操作系统,Linux在...
通过以上介绍,我们可以了解到Zookeeper作为一个重要的分布式协调服务,在大数据平台和微服务架构中扮演着不可或缺的角色。无论是学习还是实际工作中,掌握Zookeeper的基本原理和操作都是非常必要的。
1. **HBase架构**:包括Region Server、Master节点、ZooKeeper的角色,以及它们如何协同工作以确保系统的稳定性和可用性。 2. **数据模型**:行、列族、列、时间戳的概念,以及如何定义和查询数据。 3. **读写流程**...
"笔记.txt"可能是学习过程中的个人笔记,汇总了重要概念、命令示例和实践心得,对于巩固理解大有裨益。 最后,"coprocessor"这个词暗示了课程可能涉及到了HBase的协处理器机制。协处理器是HBase提供的一种扩展框架...
在初学者的角度,理解Hadoop的组成部分以及其架构设计是学习Hadoop的基础。 首先,Hadoop的分布式文件系统(HDFS)是其核心组件之一,它具有高吞吐量的数据访问能力,非常适合大规模数据集的存储和处理。HDFS的设计...
本文将围绕“Hadoop,SPARK开发学习笔记”这一主题,深入探讨Hadoop的组件HDFS(分布式文件系统)、HBase(分布式数据库)和Hive(数据仓库工具),以及Spark的核心特性与开发实践。 首先,Hadoop是Apache基金会的...
本学习笔记涵盖了Hadoop 1.0和2.0两个主要版本,旨在帮助读者全面理解Hadoop的核心概念、架构以及实际操作。 在Hadoop 1.0中,核心组件主要包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一种...
这份名为“Java最全的架构笔记(共六百多页).zip”的压缩包文件,显然是一个详尽的Java架构学习资源,包含了多个专题系列,旨在帮助开发者深入理解和掌握Java技术栈及其在大规模系统中的应用。以下是根据描述中提到...
【学习笔记zzzzz.zip】是一个包含Hadoop学习资料的压缩包,标签为“hadoop”,暗示了...通过阅读这些学习笔记,你可以了解到Hadoop的架构、功能以及如何利用Hadoop解决实际问题,从而提升自己在大数据领域的专业素养。