HBase数据容灾技术方案

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Hbase

hbase 云计算 mapreduce

HBase有如下几个特点：首先HBase是No-SQL的一个典型实现，提升了系统的可扩展性；其次HBase支持线性水平扩展，极大提升了系统的可伸缩性和运算能力；最后HBase和Google的BigTable有异曲同工之妙，底层也是建立在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上，可以搭建在廉价的PC机集群上。No-SQL、云计算、海量数据分析的普及，使我们越来越关注系统的可靠性（High Availability），数据容灾/数据恢复是高可用系统的一个很重要的技术组成，本文由简入深，一步步搭建一个HBase数据集群，并详细说明生产环境如何使用HBase数据容灾方案。

HBase架构简介
HBase在完全分布式环境下，由Master进程负责管理RegionServers集群的负载均衡以及资源分配，ZooKeeper负责集群元数据的维护并且监控集群的状态以防止单点故障，每个RegionServer会负责具体数据块的读写，HBase所有的数据存储在HDSF系统上。

图一 HBase逻辑架构[1]

HBase集群部署
HBase集群物理架构
物理机

192.168.0.105 Master Ubuntu Desktop 11.10 Desktop
192.168.0.102 Slave1 Ubuntu Desktop 11.10 Desktop
192.168.0.103 Slave2 Ubuntu Desktop 11.10 Desktop
192.168.0.104 Slave3 Ubuntu Desktop 11.10 Desktop
192.168.0.101 Recover Ubuntu Desktop 11.10 Desktop
图二集群物理架构

先决条件
1.SSH协议[2]
Hadoop集群之间的通讯采用的是SSH协议，所以要保证Master、Slave之间可以自由的通讯，一般推荐使用无验证通讯

◦安装SSH
apt-get install openssh-server
apt-get install openssh-client ◦创建相同用户名的SSH公钥
在master主机和slave机上创建相同的用户hadoop

sudo adduser hadoop ◦在主机上生成公私钥key pair
ssh-keygen -t rsa -P ""
cat $HOME/.ssh/id_rsa.pub >> $HOME/.ssh/authorized_keys ◦将key值复制到slave1和slave2上
scp $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave3:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys 这样master就可以自由的访问slave节点了

2.Java安装
sudo apt-get install sun-java6-jdkHadoop部署
1.Hadoop配置[3]
下载Hadoop 0.20.2版本[4]

◦hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-0.20.2 ◦master,slaves
Master, Slave1, Slave2, Slave3 ◦core-site.xml
<property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name> //临时文件目录
    <value>/data/tmp/hadoop</value> //注意不要放到/tmp目录下
</property> ◦hdfs-site.xml
<property>
    <name>dfs.replication</name> //备份文件
    <value>1</value>
</property> ◦mapred.xml
<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>master:9001</value>
</property> 2.启动Hadoop
hadoop namenode format //首先需要格式化namenode

bin/start-all.sh验证服务：MapReduce管理界面http://master:50030/jobtracker.jsp

HBase部署
1.HBase配置
下载HBase 0.90.50版本[5]

◦HBase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HBase_MANAGES_ZK=true //zookeeper随HBase启动 ◦HBase-site.xml
<property>
    <name>HBase.rootdir</name>
    <value>hdfs://master:9000/HBase</value> //端口号和名称和Hadoop配置一致
</property>
<property>
    <name>HBase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>
<property>
    <name>HBase.master</name>
    <value>master</value>
</property>
<property>
    <name>HBase.zookeeper.quorum</name>
    <value>slave1,slave2,slave3</value>
</property> 2.启动HBase集群
Master主机上执行 $HBase_HOEM/bin/start-HBase.sh

验证：使用jps命令查看HBase的集群进程

HBase数据容灾
前面我们已经介绍过，如果HBase单个节点出现故障，Zookeeper会通知master主进程，master会将HLog日志进行拆分，分发到其他RegionServer上进行数据恢复。HBase对于单点故障的容错能力还是不错的，但是如果发生多点故障，现有的基本容错功能是远远不够的(会造成数据丢失)。

HBase Replication机制[6]
HBase 0.90以后开始支持Replication机制，该机制设计的主导思想是基于操作日志(put/get/delete)做数据同步，这点很像MySQL基于Binary Log做statement-based replication[7]。

如下图所示，客户端的put/delete操作会被RegionServer写入本地的HLog中去，与此同时每个RegionServer会将Hlog放入对应znode上的Replication队列，HBase集群会有一个独立的线程，根据固定大小的buffer值，将HLog内容推送到Slave Cluster集群中的某个RegionServer上(当前版本只支持单个Slave Cluster复制)，并在将当前复制的偏移量保存在ZooKeeper上，整个过程是异步完成的。

图三 HBase数据同步[8]

HBase Replication启动
1.HBase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HBase_MANAGES_ZK=false //ZooKeeper独立启动 2.HBase-site.xml
master集群和slave集群的配置需要同时修改

<property>
    <name>HBase.replication</name>
    <value>true</value>
</property>3.Shell启动复制功能
add_peer disable 'my_table_name' //表名字
alter ' my_table_name ', {NAME => 'family_name', REPLICATION_SCOPE => '1'} //修改表schema
enable ' my_table_name' 验证：查看RegionServer的日志

Considering 1 rs, with ratio 0.1
Getting 1 rs from peer cluster # 1
Choosing peer 192.168.0.101:62020数据校验
为了保证数据一致性，生产环境上做异地容灾需要增加数据校验/数据监控。HBase的Replication机制，根据官方的文档提供了数据比对的工具类VerifyReplication[9]。我们可以将其功能包装起来，做自动化校验。下面是代码片段：

final String[] argumentsArray = new String[] {
    "--starttime=xxxxxxxxxxx", //开始时间戳根据具体的业务需要
    "--stoptime=" + new Date().getTime(), //选取当前时间戳作为结束的时间戳
    "1", //peer node id
    "my_table_name" //表名
};
final Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {@Override
    public void run() {
        try {
            Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
            Job job = VerifyReplication.createSubmittableJob(conf, argumentsArray);
            job.waitForCompletion(true);
            long value = job.getCounters().findCounter(VerifyReplication.Verifier.Counters.BADROWS).getValue();
            if (value > 0) {
                Logger.getLogger("Finding Unmatched Rows! " + value);
            }
        } catch (Exception e) {
            //异常处理策略
            final String msg = "Comparing Job Error!";
            Logger.getLogger(this.getClass()).error(msg, e);
            try {
                SMTPClientWrapper.send("xxx@xxx.com", "HBase replication error!", msg);
            } catch (Exception e1) {
                //考虑邮件服务器down机, failover
                Logger.getLogger(this.getClass()).error("send alarm email error!", e);
            }
        }
    }
}, 0, 600000); //十分钟校验一次小结与展望
HBase的Replication机制，为增强系统可靠性提供了有力支持，但目前单节点Slave Cluster复制会增加系统的负荷并间接形成Slave Cluster的数据热点，期待HBase后续的版本支持多节点Slave Clusters复制。

引用

[1] http://ofps.oreilly.com/titles/9781449396107/intro.html

[2] http://en.wikipedia.org/wiki/Secure_Shell

[3] http://hadoop.apache.org/common/docs/current/cluster_setup.html

[4] http://hadoop.apache.org/common/releases.html#Download

[5] http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/HBase/

[6] http://HBase.apache.org/replication.html

[7] http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/replication-formats.html

[8] http://HBase.apache.org/replication.html

[9] http://HBase.apache.org/xref/org/apache/hadoop/HBase/mapreduce/replication/VerifyReplication.html

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