Hfile存储结构

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HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括两种文件类型：

1. HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile

2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File

下面主要通过代码理解一下HFile的存储格式。

HFile

下图是HFile的存储格式：

HFile由6部分组成的，其中数据KeyValue保存在Block 0 … N中，其他部分的功能有：确定Block Index的起始位置；确定某个key所在的Block位置（如block index）；判断一个key是否在这个HFile中（如Meta Block保存了Bloom Filter信息）。具体代码是在HFile.java中实现的，HFile内容是按照从上到下的顺序写入的（Data Block、Meta Block、File Info、Data Block Index、Meta Block Index、Fixed File Trailer）。

KeyValue:HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：

开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是 RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。

Data Block:由DATABLOCKMAGIC和若干个record组成，其中record就是一个KeyValue（key length, value length, key, value），默认大小是64k，小的数据块有利于随机读操作，而大的数据块则有利于scan操作，这是因为读KeyValue的时候，HBase会将查询到的data block全部读到Lru Block Cache中去，而不是仅仅将这个record读到cache中去。

private void append(final byte [] key, final int koffset, final int klength, final byte [] value, final int voffset, final int vlength) throws IOException {

this.out.writeInt(klength);

this.keylength += klength;

this.out.writeInt(vlength);

this.valuelength += vlength;

this.out.write(key, koffset, klength);

this.out.write(value, voffset, vlength);

}

Meta Block：由METABLOCKMAGIC和Bloom Filter信息组成。

public void close() throws IOException {

if (metaNames.size() > 0) {

for (int i = 0 ; i < metaNames.size() ; ++ i ) {

dos.write(METABLOCKMAGIC);

metaData.get(i).write(dos);

}

}

}

File Info: 由MapSize和若干个key/value，这里保存的是HFile的一些基本信息，如hfile.LASTKEY, hfile.AVG_KEY_LEN, hfile.AVG_VALUE_LEN, hfile.COMPARATOR。

private long writeFileInfo(FSDataOutputStream o) throws IOException {

if (this.lastKeyBuffer != null) {

// Make a copy.  The copy is stuffed into HMapWritable.  Needs a clean

// byte buffer.  Won’t take a tuple.

byte [] b = new byte[this.lastKeyLength];

System.arraycopy(this.lastKeyBuffer, this.lastKeyOffset, b, 0, this.lastKeyLength);

appendFileInfo(this.fileinfo, FileInfo.LASTKEY, b, false);

}

int avgKeyLen = this.entryCount == 0? 0: (int)(this.keylength/this.entryCount);

appendFileInfo(this.fileinfo, FileInfo.AVG_KEY_LEN, Bytes.toBytes(avgKeyLen), false);

int avgValueLen = this.entryCount == 0? 0: (int)(this.valuelength/this.entryCount);

appendFileInfo(this.fileinfo, FileInfo.AVG_VALUE_LEN,

Bytes.toBytes(avgValueLen), false);

appendFileInfo(this.fileinfo, FileInfo.COMPARATOR, Bytes.toBytes(this.comparator.getClass().getName()), false);

long pos = o.getPos();

this.fileinfo.write(o);

return pos;

}

Data/Meta Block Index: 由INDEXBLOCKMAGIC和若干个record组成，而每一个record由3个部分组成 — block的起始位置，block的大小，block中的第一个key。

static long writeIndex(final FSDataOutputStream o, final List<byte []> keys, final List<Long> offsets, final List<Integer> sizes) throws IOException {

long pos = o.getPos();

// Don’t write an index if nothing in the index.

if (keys.size() > 0) {

o.write(INDEXBLOCKMAGIC);

// Write the index.

for (int i = 0; i < keys.size(); ++i) {

o.writeLong(offsets.get(i).longValue());

o.writeInt(sizes.get(i).intValue());

byte [] key = keys.get(i);

Bytes.writeByteArray(o, key);

}

}

return pos;

}

Fixed file trailer: 大小固定，主要是可以根据它查找到File Info, Block Index的起始位置。

public void close() throws IOException {

trailer.fileinfoOffset = writeFileInfo(this.outputStream);

trailer.dataIndexOffset = BlockIndex.writeIndex(this.outputStream,

this.blockKeys, this.blockOffsets, this.blockDataSizes);

if (metaNames.size() > 0) {

trailer.metaIndexOffset = BlockIndex.writeIndex(this.outputStream,

this.metaNames, metaOffsets, metaDataSizes);

}

trailer.dataIndexCount = blockKeys.size();

trailer.metaIndexCount = metaNames.size();

trailer.totalUncompressedBytes = totalBytes;

trailer.entryCount = entryCount;

trailer.compressionCodec = this.compressAlgo.ordinal();

trailer.serialize(outputStream);

}

注：上面的代码剪切自HFile.java中的代码，更多信息可以查看Hbase源代码。

参考：http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html

http://th30z.blogspot.com/2011/02/hbase-io-hfile.html