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HBase原理 | HBase读写流程和MemStore Flush(图形化通俗易懂)

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lovelife110
发布2022-06-08 14:54:20
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发布2022-06-08 14:54:20
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组件模块说明

HBase:以下内容为V1.3版本

Zookeeper:HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、 RegionServer 的监控、存储Hbase元数据(如哪个表存储在哪个RegionServer上)以及集群配置的维护等工作。

meta表:HBase有两个自带的命名空间,分别是 hbase 和 default, hbase 中存放的是 HBase 内置的表,default 表是用户默认使用的命名空间。meta表位于hbase命名空间(还有namespace表)下。记录了用户所有表拆分出来的的 Region 映射信息。meta表结构(画成关系型的好理解)如下:

在这里插入图片描述
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StoreFile:每一个region由一个或多个store组成,至少是一个store,hbase为每个列族建一个store,如果有几个列族,也就有几个Store。

HFile:HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件。StoreFile底层是以HFile的格式保存。

MemStore:写缓存, 由于 HFile 中的数据要求是有序的, 所以数据是先存储在 MemStore 中,排好序后,等到达刷写时机才会刷写到 HFile,每次刷写都会形成一个新的 HFile。

WAL:用来做灾难恢复使用,HLog记录数据的所有变更,一旦region server 宕机,就可以从log中进行恢复。由于数据要经 MemStore 排序后才能刷写到 HFile, 但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失,为了解决这个问题,数据会先写在一个叫做 Write-Ahead logfile 的文件中,然后再写入 MemStore 中。所以在系统出现故障的时候,数据可以通过这个日志文件重建。

HBase写流程

在这里插入图片描述
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  1. Client 先访问 zookeeper,获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server(图中位于hadoop102这台)。
  2. 知道meta 表位于哪个Region Server后,访问对应的 Region Server(hadoop102),获取 hbase:meta 表,根据读请求的 namespace:table/rowkey,查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中(映射信息记录在meta表,图中为hadoop103)。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache,方便下次访问。
  3. 与目标 Region Server (图中为hadoop103)进行通讯;
  4. 将数据顺序写入(追加)到 WAL;
  5. 将数据写入对应的 MemStore,数据会在 MemStore 进行排序;
  6. 向客户端发送 ack;
  7. 等达到 MemStore 的刷写时机后,将数据刷写到 HFile。

HBase读流程

在这里插入图片描述
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  1. Client 先访问 zookeeper,获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
  2. 访问对应的 Region Server,获取 hbase:meta 表,根据读请求的 namespace:table/rowkey,查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache,方便下次访问。
  3. 与目标 Region Server 进行通讯;
  4. 分别在 Block Cache(读缓存,缓存实际数据), MemStore 和 Store File(HFile)中查询目标数据,并将查到的所有数据进行合并(这里要注意,是查所有数据,而不是读缓存,有就返回,因为HBase有时间戳这个东西)。此处所有数据是指同一条数据的不同版本(time stamp)或者不同的类型(Put/Delete)。
  5. 将从文件中查询到的数据块(Block, HFile 数据存储单元,默认大小为 64KB)缓存到Block Cache。
  6. 将合并后的最终结果返回给客户端。

MemStore Flush

在这里插入图片描述
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MemStore 刷写时机,图中同个Region下2个store代表不同的列族,刷写到HDFS对应不同文件夹:

  1. 当某个 memstroe 的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size(默认值 128M) ,其所在 region 的所有 memstore 都会刷写。当 memstore 的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size(默认值 128M)* hbase.hregion.memstore.block.multiplier(默认值 4)时(即默认128M*4),会阻止继续往该 memstore 写数据。
  2. 当 region server 中 memstore 的总大小达到java_heapsize(java堆内存)的40%(hbase.regionserver.global.memstore.size,默认0.4)以及hbase.regionserver.global.memstore.size的95%(hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit,默认值 0.95) 后(默认即java_heapsize*0.4*0.95),region 会按照其所有 memstore 的大小顺序(由大到小)依次进行刷写。直到 region server中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。 当 region server 中 memstore 的总大小达到java_heapsize * 0.4 (hbase.regionserver.global.memstore.size,默认值0.4)时,会阻止继续往所有的 memstore 写数据。
  3. 到达自动刷写的时间,也会触发 memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行配置hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval(默认 1 小时)。
  4. 当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs, region 会按照时间顺序依次进行刷写,直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log 以下(该属性名已经废弃,现无需手动设置, 最大值为 32)。
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原始发表:2022-06-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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