Hbase数据存储与读写详解

1、HBase的数据存储原理

• 一个HRegionServer会负责管理很多个region
• 一个**region*包含很多个store
  • 一个列族就划分成一个store**
  • 如果一个表中只有1个列族，那么每一个region中只有一个store
  • 如果一个表中有N个列族，那么每一个region中有N个store
• 一个store里面只有一个memstore
  • memstore是一块内存区域，写入的数据会先写入memstore进行缓冲，然后再把数据刷到磁盘
• 一个store里面有很多个StoreFile, 最后数据是以很多个HFile这种数据结构的文件保存在HDFS上
  • StoreFile是HFile的抽象对象，如果说到StoreFile就等于HFile
  • 每次memstore刷写数据到磁盘，就生成对应的一个新的HFile文件出来
    

2、HBase数据读流程

说明：HBase集群，只有一张meta表，此表只有一个region，该region数据保存在一个HRegionServer上

• 1、客户端首先与zk进行连接；从zk找到meta表的region位置，即meta表的数据存储在某一HRegionServer上；客户端与此HRegionServer建立连接，然后读取meta表中的数据；meta表中存储了所有用户表的region信息，我们可以通过scan 'hbase:meta'来查看meta表信息
• 2、根据要查询的namespace、表名和rowkey信息。找到写入数据对应的region信息
• 3、找到这个region对应的regionServer，然后发送请求
• 4、查找并定位到对应的region
• 5、先从memstore查找数据，如果没有，再从BlockCache上读取
  • HBase上Regionserver的内存分为两个部分
    • 一部分作为Memstore，主要用来写；
    • 另外一部分作为BlockCache，主要用于读数据；
• 6、如果BlockCache中也没有找到，再到StoreFile上进行读取
  • 从storeFile中读取到数据之后，不是直接把结果数据返回给客户端，而是把数据先写入到BlockCache中，目的是为了加快后续的查询；然后在返回结果给客户端。

3. HBase写数据流程

• 1、客户端首先从zk找到meta表的region位置，然后读取meta表中的数据，meta表中存储了用户表的region信息

• 2、根据namespace、表名和rowkey信息。找到写入数据对应的region信息

• 3、找到这个region对应的regionServer，然后发送请求

• 4、把数据分别写到HLog（write ahead log）和memstore各一份

• 5、memstore达到阈值后把数据刷到磁盘，生成storeFile文件

• 6、删除HLog中的历史数据

补充：
HLog（write ahead log）：
	也称为WAL意为Write ahead log，类似mysql中的binlog,用来做灾难恢复时用，HLog记录数据的所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。

4、HBase的flush机制

4.1、flush触发条件

4.1.1、memstore级别限制

• 当Region中任意一个MemStore的大小达到了上限（hbase.hregion.memstore.flush.size，默认128MB），会触发Memstore刷新。

<property>
	<name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
	<value>134217728</value>
</property>

4.1.2 、region级别限制

• 当Region中所有Memstore的大小总和达到了上限（hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size，默认 2* 128M = 256M），会触发memstore刷新。

<property>
	<name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
	<value>134217728</value>
</property>
<property>
	<name>hbase.hregion.memstore.block.multiplier</name>
	<value>2</value>
</property>   

4.1.3、Region Server级别限制

• 当一个Region Server中所有Memstore的大小总和超过低水位阈值hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit*hbase.regionserver.global.memstore.size（前者默认值0.95），RegionServer开始强制flush；
• 先Flush Memstore最大的Region，再执行次大的，依次执行；
• 如写入速度大于flush写出的速度，导致总MemStore大小超过高水位阈值hbase.regionserver.global.memstore.size（默认为JVM内存的40%），此时RegionServer会阻塞更新并强制执行flush，直到总MemStore大小低于低水位阈值

<property>
	<name>hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit</name>
	<value>0.95</value>
</property>
<property>
	<name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name>
	<value>0.4</value>
</property>

4.1.4、HLog数量上限

• 当一个Region Server中HLog数量达到上限（可通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置）时，系统会选取最早的一个 HLog对应的一个或多个Region进行flush

4.1.5、定期刷新Memstore

• 默认周期为1小时，确保Memstore不会长时间没有持久化。为避免所有的MemStore在同一时间都进行flush导致的问题，定期的flush操作有20000左右的随机延时。

4.1.6、手动flush

• 用户可以通过shell命令flush ‘tablename’或者flush ‘region name’分别对一个表或者一个Region进行flush。

4.2、flush的流程

• 为了减少flush过程对读写的影响，将整个flush过程分为三个阶段：

  • prepare阶段：遍历当前Region中所有的Memstore，将Memstore中当前数据集CellSkipListSet做一个快照snapshot；然后再新建一个CellSkipListSet。后期写入的数据都会写入新的CellSkipListSet中。prepare阶段需要加一把updateLock对写请求阻塞，结束之后会释放该锁。因为此阶段没有任何费时操作，因此持锁时间很短。

  • flush阶段：遍历所有Memstore，将prepare阶段生成的snapshot持久化为临时文件，临时文件会统一放到目录.tmp下。这个过程因为涉及到磁盘IO操作，因此相对比较耗时。

  • commit阶段：遍历所有Memstore，将flush阶段生成的临时文件移到指定的ColumnFamily目录下，针对HFile生成对应的storefile和Reader，把storefile添加到HStore的storefiles列表中，最后再清空prepare阶段生成的snapshot。

5、Compact合并机制

• hbase为了防止小文件过多，以保证查询效率，hbase需要在必要的时候将这些小的store file合并成相对较大的store file，这个过程就称之为compaction。

• 在hbase中主要存在两种类型的compaction合并

  • minor compaction 小合并
  • major compaction 大合并

4.3.1 minor compaction 小合并

• 在将Store中多个HFile合并为一个HFile

  在这个过程中会选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，对于超过了TTL的数据、更新的数据、删除的数据仅仅只是做了标记。并没有进行物理删除，一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。这种合并的触发频率很高。

• minor compaction触发条件由以下几个参数共同决定：

<!--表示至少需要三个满足条件的store file时，minor compaction才会启动-->
<property>
	<name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
	<value>3</value>
</property>

<!--表示一次minor compaction中最多选取10个store file-->
<property>
	<name>hbase.hstore.compaction.max</name>
	<value>10</value>
</property>

<!--默认值为128m,
表示文件大小小于该值的store file 一定会加入到minor compaction的store file中
-->
<property>
	<name>hbase.hstore.compaction.min.size</name>
	<value>134217728</value>
</property>

<!--默认值为LONG.MAX_VALUE，
表示文件大小大于该值的store file 一定会被minor compaction排除-->
<property>
	<name>hbase.hstore.compaction.max.size</name>
	<value>9223372036854775807</value>
</property>

4.3.2 major compaction 大合并

• 合并Store中所有的HFile为一个HFile

  将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，这个过程还会清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。合并频率比较低，默认7天执行一次，并且性能消耗非常大，建议生产关闭(设置为0)，在应用空闲时间手动触发。一般可以是手动控制进行合并，防止出现在业务高峰期。

• major compaction触发时间条件

  <!--默认值为7天进行一次大合并，-->
  <property>
  	<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
  	<value>604800000</value>
  </property>
  

• 手动触发

  ##使用major_compact命令
  major_compact tableName
  

  hbase.hregion.majorcompaction 604800000 ~~~

• 手动触发

  ##使用major_compact命令
  major_compact tableName
  

来源：CSDN

作者：数据科学实践者

链接：https://blog.csdn.net/weixin_40453404/article/details/104307196