深入HBase
1.HBase架构分析
- zookeeper：
1.为HBase集群提供协调服务；
2.管理HMaster和HRegionServer的状态；
3.在HRegionServer宕机时通知HMaster； - HMaster：
Hmaster为HBase集群的主节点，集群支持多个HMaster主节点（根据zookeeper选主），以此实现HA；
主要职责：
1 管理HRegionServer，实现负载均衡；
2 管理和分配Region；
3 管理namespace和Table的元数据（存储在HDFS上）；
4 权限控制； - HRegionServer：
1.HBase集群的从节点；
2.HRegionServer一般建议和DataNode部署在同一台服务器上，以此减少数据的传输；
3.HRegionServer包含了一个HLog和多个HRegion，只要是对数据产生变化的操作都会先记录到HLog中，然后才把数据写入到对应的HRegion中，HRegion则是实际存储数据的地方； - 客户端请求流程：
1.客户端在连接hbase的时候首先需要连接到zookeeper；
2.首先会找zookeeper里面/hbase/meta-region-server节点，这个节点里面保存了meta表的数据，也就是region所在的regionserver信息；
3.客户端调用对应的reigonServer获取meta中存储的信息（meta中存储了hbase中所有表的相关信息），并在本地缓存当前需要用到的部分meta信息（因为meta信息在数据量多的时候是很大的，不可能缓存全部数据），以避免频繁调用regionServer获取meta信息；
2.Region概述
一张表中的数据，会按照行被横向划分为多个region（区域），每个region是按照存储的rowkey的最小行键和最大行键指定的【startRowKey,endRowKey】同时rowkey是有序存储的，同时随着表中的数据越来越多，region也会越来越大，当region大到一定程度的时候会自动拆分，以确保region始终不会太大；
一张表如果数据量很大的话会有多个region，region内部的每个列族都会是一个单独的文件；
总结：
一行数据如果有多个列族，则该行数据会被存储在多个文件中，同理，一个列族如果数据流量够大的话也会被存储在多个region中（横向切分）；
一个region中可以包含多个列族文件；
3.Region详解
1.一个HRegion中包含多个Store（因为一个表可能会有多个列族），每个列族对应一个Store；
2.Store中包含两部分内容，MemStore（基于内存的Store）和StoreFile；
3.当有请求需要写数据的时候首先会写入MemStore，当MemStore达到阈值之后才会把数据持久化到StoreFile中；
4.StoreFile底层对应一个HFile文件，这个HFile文件最终会通过DFS Client写入到HDFS中；
4.HLog
WAL（Write-Ahead-Logging预写日志系统）最重要的作用是灾难恢复，作用类似于mysql的binlog，它记录所有对数据的变动操作，一旦服务器崩溃，通过重放log可以恢复崩溃之前的数据；
HLog是WAL的一个实现类，一个HRegionServer只有一个HLog，因为数据在Region中首先会被存在MemStore中，此时还没有持久化，当此时服务器宕机的时候，MemStore中的数据就会丢失，通过HLog的重放功能，则可以保证数据最终都会被持久化到HFile中，也就是被存储到HDFS中；
5.HFile
HFile是HBase中最小的结构，HBase的底层数据都存放在HFile中，HFile从根本上说就是HDFS中的文件，只是它有自己特殊的格式；
HFile文件由六部分组成；
- Data：
以key-value的形式保存表中的数据，这部分数据可以被压缩，每个块都有一个Magic头，这个Magic头里面存储偏移量和第一个key； - Meta：
主要存储用户自定义的一些key-value，这部分是可选的； - File Info：
它是定长的，主要记录了文件的一些元数据信息； - Data Index：
记录了每个数据块的起始索引； - Meta Index：
记录了每个元数据块的起始索引； - Trailer：
它是定长的，主要用于指向其它数据块的一个起始点；
6.BloomFilter布隆过滤器
布隆过滤器是一种概率型数据结构，它能够准确判断该HFile中的所有数据块是否有我们需要查询的数据，从而大大减少不必要的块加载（采用该过滤器会在生成HFile的时候包含一份布隆过滤器结构的数据，开启布隆过滤器会有一定的存储及内存开销，大多数情况下这种负担对于带来的效果来说都是可以接受的），它是HBase中的高级功能，它能减少特定访问模式（get/scan）下的查询时间，提高HBase集群吞吐量；
7.HFile compaction（合并）机制
当MemStore达到阈值时会产生一个StoreFile（HFile）文件，随着数据量的持续写入，StoreFile文件会越来越多，最终导致读性能的下降，因此可以对这些StoreFile文件进行合并操作，将多个StoreFile文件合并成一个StoreFile文件，合并操作会对HBase的数据进行大量的IO操作；
合并操作分为major（大合并）和minor（小合并）两种；
minor（小合并）： 只做部分文件的合并操作，合并过程一般比较快，而且IO相对较低；
major（大合并）： 将Region下的所有HFile合并成一个文件（会忽略掉已经删除的文件，TTL过期的文件，版本超过限定的数据），会产生大量的IO操作，对HBase的读写性能造成较大影响（线上环境一般会关闭大合并功能，改为手动触发）；
8.Region split（分裂）机制
HBase在创建表的时候默认只会分配一个region，为了达到负载均衡，当region达到一定大小时会将region分裂成2个新的子region，同时清除掉父region，HMaster会根据负载均衡策略，重新分配region所属的regionServer，从而发挥分布式系统的优点；
触发region split的条件：
ConstantSizeRegionSplitPolicy（0.94版本前默认切分策略），一个region中最大HFile的大小大于设置的阈值之后才会触发切分（对小表不友好）；
IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy（0.94~2.X版本默认切分策略），自动动态根据region数量以及在regionServer上的分布动态调整，最大大小也通过hbase.hregion.max.filesize这个参数来控制大小，使其在这个范围内动态调控；
9.Region LoadBalance策略
HMaster会根据指定的负载均衡策略挑选出一些region，并将这些region分配到负载比较低的regionServer上，由于HBase中的所有数据都是写到HDFS中的，因此HBase中region的移动其实是非常轻量级的（保持Region对应的HDFS文件位置不变，只需要将Region的元数据分配到对应的RegionServer上即可）；
官方目前支持两种Region分配策略：
DefaultLoadBalancer：
这种策略保证每个RegionServer中的Region个数基本上都相等（假如有些region数量大，有些region数量小，在这种情况下其实是不均衡的）；
StochasticLoadBalancer：
综合权衡的负载均衡策略，大致由每台服务器读请求数、每台服务器写请求数、Region个数、移动代价、数据Locality、每张表占据RegionServer中Region个数上线决定；