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非关系性分布式数据库:HBase

[日期:2014-09-11] 来源:标点符  作者: [字体: ]

    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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。Base是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。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。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的 数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

google-hbase

    HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式,这样方便读写大 数据内容。HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。有点类似于现在流行的Memcache,但不仅仅是简单的一个key对应一个 value,你很可能需要存储多个属性的数据结构,但没有传统数据库表中那么多的关联关系,这就是所谓的松散数据。简单来说,你在HBase中的表创建的 可以看作是一张很大的表,而这个表的属性可以根据需求去动态增加,在HBase中没有表与表之间关联查询。你只需要告诉你的数据存储到HBase的那个 column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int,tinyint,text等等。但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功 能。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:

  • 大:一个表可以有上亿行,上百万列
  • 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索。
  • 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。

HBase的优点:

  1. 列的可以动态增加,并且列为空就不存储数据,节省存储空间
  2. HBase自动切分数据,使得数据存储自动具有水平scalability
  3. HBase可以提供高并发读写操作的支持

HBase的缺点:

  1. 不能支持条件查询,只支持按照Row key来查询
  2. 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉

    下图是HBase在Hadoop Ecosystem中的位置:

hadoop

HBase位于结构化存储层,围绕HBase,各部件对HBase的支持情况:

  • HDFS:高可靠的底层存储支持
  • MapReduce:高性能的计算能力
  • Zookeeper:稳定服务和failover机制
  • Pig&Hive:高层语言支持,便于数据统计
  • Sqoop:提供RDBMS数据导入,便于传统数据库向HBase迁移

HBase 的数据模型

    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)

  • Row Key: Table主键 行键 Table中记录按照Row Key排序
  • Timestamp:每次对数据操作对应的时间戳,也即数据的version number
  • Column Family:列簇,一个table在水平方向有一个或者多个列簇,列簇可由任意多个Column组成,列簇支持动态扩展,无须预定义数量及类型,二进制存储,用户需自行进行类型转换

table

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)。需要注意的: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schema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(=<family> + <label>), 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。

HBase的物理存储

    HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,格式主要有两种:

  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

HFile

    HFile的格式为:

hfile

HFile分为六个部分:

  1. Data Block 段–保存表中的数据,这部分可以被压缩
  2. Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对,可以被压缩。
  3. 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。
  4. 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。
  5. Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引。
  6. 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(段的Magic Number用来做安全check),然后,DataBlock Index会被读取到内存中,这样,当检索某个key时,不需要扫描整个HFile,而只需从内存中找到key所在的block,通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中,再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。

    HFile文件不定长,长度固定的块只有两个:Trailer和FileInfo

  1. Trailer中指针指向其他数据块的起始点
  2. File Info中记录了文件的一些Meta信息,例如:AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等

    HFile的Data Block,Meta Block通常采用压缩方式存储,压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO,随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。目标Hfile的压缩支持两种方式:Gzip,Lzo。

    Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。Data Block是HBase I/O的基本单元,为了提高效率,HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定,大号的Block有利于顺序Scan,小号Block利于随机查询。 每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字,目的是防止数据损坏。

    HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。这个byte数组里面包含了很多项,并且有固定的结构。

keyvalue

  1. KeyLength和ValueLength:两个固定的长度,分别代表Key和Value的长度
  2. Key部分:Row Length是固定长度的数值,表示RowKey的长度,Row 就是RowKey,Column Family Length是固定长度的数值,表示Family的长度,接着就是Column Family,再接着是Qualifier,然后是两个固定长度的数值,表示Time Stamp和Key Type(Put/Delete)
  3. Value部分没有这么复杂的结构,就是纯粹的二进制数据

HLog File

hlog-file

    HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,除了table和region名字外,同时还包括 sequence number和timestamp,timestamp是“写入时间”,sequence number的起始值为0,或者是最近一次存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的KeyValue。

HBase 的系统架构

hbase

Client

    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。

  1. 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
  2. Client与HMaster进行通信进行管理类操作
  3. Client与HRegionServer进行数据读写类操作

Zookeeper

  1. 保证任何时候,集群中只有一个master,避免HMaster单点问题
  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,HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中,HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
  4. 存储HBase的schema,包括有哪些table,每个table有哪些column family,Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址

HMaster

    HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行,主要负责Table和Region的管理工作:

  1. 管理用户对表的增删改查操作
  2. 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
  3. Region Split后,负责新Region的分布,发现失效的region server并重新分配其上的region。
  4. 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer上Region迁移
  5. 负责GFS上的垃圾文件回收

HRegionServer

    HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据

  1. HRegionServer管理一些列HRegion对象
  2. 每个HRegion对应Table中一个Region,HRegion由多个HStore组成
  3. 每个HStore对应Table中一个Column Family的存储
  4. Column Family就是一个集中的存储单元,故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效
  5. HRegionServer负责切分在运行过程中变得过大的region

region

    可以看到,client访问HBase上数据的过程并不需要HMaster参与(寻址访问zookeeper和HRegionServer,数据读写访问HRegioneServer),HMaster仅仅维护者table和region的元数据信息,负载很低。

HStore

    HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。MemStore是Sorted Memory Buffer。用户写入数据的流程:

hstore

    Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。由此过程可知,HBase只是增加数据,有所得更新和删除操作,都是在Compact 阶段做的,所以,用户写操作只需要进入到内存即可立即返回,从而保证I/O高性能。

HLog

    在分布式系统环境中,无法避免系统出错或者宕机,一旦HRegionServer以外退出,MemStore中的内存数据就会丢失,引入HLog就 是防止这种情况。每个HRegionServer中都会有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,每次用户操作写入Memstore的同时,也会写一份数据到HLog文件,HLog文件定期会滚动出新,并删除旧的文件(已持久化到 StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知,HMaster首先处理遗留的 HLog文件,将不同region的log数据拆分,分别放到相应region目录下,然后再将失效的region重新分配,领取到这些region的 HRegionServer在Load Region的过程中,会发现有历史HLog需要处理,因此会Replay HLog中的数据到MemStore中,然后flush到StoreFiles,完成数据恢复。

HBase的访问

  1. Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
  2. HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用
  3. Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据
  4. REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
  5. Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计
  6. Hive,当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持,但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase,可以使用类似SQL语言来访问HBase




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