数据模型

• Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序
• Timestamp: 时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number
• Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family的column支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换

-ROOT- && .META. Table

HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.

• .META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个regoin
• -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
• Zookeeper中记录了-ROOT-表的location

Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。

物理存储

数据按行键水平划分为多个HRegion, 每个HRegion由1个RegionServer来管理

1 HRegion : n store( 每个store就是一个column Family)

1 stroe : 1 memStore + n storeFile(HFile的形式)

HRegion

在每个Region文件夹下面你会发现一个.regioninfo文件，这个文件用来存储这个Region的Meta Data。通过这些Meta Data我们可以重建被破坏的.META.表。

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。

HLog(WAL log)

WAL 意为Write ahead log(http://en.wikipedia.org/wiki/Write-ahead_logging)，类似mysql中的binlog,用来做灾难恢复只用，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。

每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是，如果一台region server下线，为了恢复其上的region，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。

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，可参见上文描述。

各类角色 Client, Zookpper, HMaster, HRegionServer

Client

HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC

Zookeeper

Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点问题，见下文描述

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运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：

1.       管理用户对Table的增、删、改、查操作

2.       管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布

3.       在Region Split后，负责新Region的分配

4.       在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移

HRegionServer

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

HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父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。下图描述了Compaction和Split的过程：

在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，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感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，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。

关键算法 / 流程

region定位

系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region

bigtable 使用三层类似B+树的结构来保存region位置。

第一层是保存zookeeper里面的文件，它持有root region的位置。

第二层root region是.META.表的第一个region其中保存了.META.z表其它region的位置。通过root region，我们就可以访问.META.表的数据。

.META.是第三层，它是一个特殊的表，保存了hbase中所有数据表的region 位置信息。

说明：

1 root region永远不会被split(只有一个)，保证了最需要三次跳转，就能定位到任意region 。

2.META.表每行保存一个region的位置信息，row key 采用表名+表的最后一样编码而成。

3 为了加快访问，.META.表的全部region都保存在内存中。

假设，.META.表的一行在内存中大约占用1KB。并且每个region限制为128MB。

那么上面的三层结构可以保存的region数目为：

(128MB/1KB) * (128MB/1KB) = = 2(34)个region

4 client会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的region(其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息)。

读写过程

上文提到，hbase使用MemStore和StoreFile存储对表的更新。

数据在更新时首先写入Log(WAL log)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并 且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时，系统会在zookeeper中 记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了。(minor compact)

当系统出现意外时，可能导致内存(MemStore)中的数据丢失，此时使用Log(WAL log)来恢复checkpoint之后的数据。

前面提到过StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更 新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact),将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行split，等分为两个StoreFile。

由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的 StoreFile和MemStore，将他们的按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，合并的过程还是比较快。

写请求处理过程

1 client向region server提交写请求

2 region server找到目标region

3 region检查数据是否与schema一致

4 如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本

5 将更新写入WAL log

6 将更新写入Memstore

7 判断Memstore的是否需要flush为Store文件。

region分配

任何时刻，一个region只能分配给一个region server。master记录了当前有哪些可用的region server。以及当前哪些region分配给了哪些region server，哪些region还没有分配。当存在未分配的region，并且有一个region server上有可用空间时，master就给这个region server发送一个装载请求，把region分配给这个region server。region server得到请求后，就开始对此region提供服务。

region server上线

master使用zookeeper来跟踪region server状态。当某个region server启动时，会首先在zookeeper上的server目录下建立代表自己的文件，并获得该文件的独占锁。由于master订阅了server 目录上的变更消息，当server目录下的文件出现新增或删除操作时，master可以得到来自zookeeper的实时通知。因此一旦region server上线，master能马上得到消息。

region server下线

当region server下线时，它和zookeeper的会话断开，zookeeper而自动释放代表这台server的文件上的独占锁。而master不断轮询 server目录下文件的锁状态。如果master发现某个region server丢失了它自己的独占锁，(或者master连续几次和region server通信都无法成功),master就是尝试去获取代表这个region server的读写锁，一旦获取成功，就可以确定：

1 region server和zookeeper之间的网络断开了。

2 region server挂了。

的其中一种情况发生了，无论哪种情况，region server都无法继续为它的region提供服务了，此时master会删除server目录下代表这台region server的文件，并将这台region server的region分配给其它还活着的同志。

如果网络短暂出现问题导致region server丢失了它的锁，那么region server重新连接到zookeeper之后，只要代表它的文件还在，它就会不断尝试获取这个文件上的锁，一旦获取到了，就可以继续提供服务。

master上线

master启动进行以下步骤:

1 从zookeeper上获取唯一一个代码master的锁，用来阻止其它master成为master。

2 扫描zookeeper上的server目录，获得当前可用的region server列表。

3 和2中的每个region server通信，获得当前已分配的region和region server的对应关系。

4 扫描.META.region的集合，计算得到当前还未分配的region，将他们放入待分配region列表。

master下线

由于master只维护表和region的元数据，而不参与表数据IO的过 程，master下线仅导致所有元数据的修改被冻结(无法创建删除表，无法修改表的schema，无法进行region的负载均衡，无法处理region 上下线，无法进行region的合并，唯一例外的是region的split可以正常进行，因为只有region server参与)，表的数据读写还可以正常进行。因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。从上线过程可以看到，master保存的 信息全是可以冗余信息（都可以从系统其它地方收集到或者计算出来），因此，一般hbase集群中总是有一个master在提供服务，还有一个以上 的’master’在等待时机抢占它的位置。

Refer

http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html?spm=0.0.0.0.7Toow2