列式存储 HBase 系统架构学习

一、Hbase简介

HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java。它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务。因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据。

HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以通过REST、Avro或者Thrift的API来访问。 维基百科

Hbase是bigtable的开源版本,是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作),主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

Hbase中的表一般有这样的特点:

  1. 大:一个表可以有上亿行,上百万列
  2. 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索。
  3. 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏。

下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。
the-hadoop-ecosystem.png

二、逻辑视图

Hbase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(row family)

column-design.png

Row Key:
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问Hbase table中的行,只有三种方式:

  1. 通过单个row key访问
  2. 通过row key的range
  3. 全表扫描

Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在Hbase内部,row key保存为字节数组。存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序,行键必须用0作左填充。行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。

列族:
Hbase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history,courses:math 都属于courses 这个列族。访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中,列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用:我们允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、一些应用则只允许浏览数据(甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据)。

时间戳:
Hbase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由Hbase(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。

为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,Hbase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。

Cell:
由{row key, column(= + ), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。

三、物理存储

1 、已经提到过,Table中的所有行都按照row key的字典序排列。
2 、Table 在行的方向上分割为多个Hregion。

hregion.png

3、region按大小分割的,每个表一开始只有一个region,随着数据不断插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多,就会有越来越多的Hregion。

mulity-hregion.png

4、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。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。

regionservers.png

5、HRegion虽然是分布式存储的最小单元,但并不是存储的最小单元。事实上,HRegion由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family。每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。如图:StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

storeFile.png

Hfile的格式如下图所示:

Hfile.png

HFile分为六个部分:

  • Data Block 段–保存表中的数据,这部分可以被压缩。
  • Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的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 Block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