趣谈Hbase架构

李新杰 Java3y

公众号来源：编程新说

作者：李新杰

👉§团结力量大

原始社会，由若干血缘相近的宗族、氏族结合起来集体生活，这就是部落。最高首领就是酋长，此外还可能会有军事首领，他们一起繁衍生息。

到了原始社会末期，频繁战争，若干个亲近的或有共同利益的部落，结成暂时的或永久的联盟，一起去和别人PK，这就是部落联盟。

部落联盟的性质和部落相同，它们也有最高首领，权利机关等。中国古籍记载的黄帝、蚩尤，以及尧、舜、禹都是部落联盟的首领。

通过这个事情，至少记住两点：第一个是团结力量大。这很显然。第二个是外交上比较有名的一句话，“没有永恒的敌人，只有永恒的利益”。

👉§把部落搬进计算机

计算机的历史才几十年而已，与人类社会相比，那是货真价实的“后生”。虽然现在计算机已经很厉害了，但是单台的能力总是有上限的。

原始社会都知道团结力量大，那就让计算机团结起来吧。把若干台计算机通过网络结合起来，就形成了计算机界的部落（或部落联盟）。

我们也要选出一台计算机当“酋长”啊，于是被选出来的那一台通常称为Master节点，剩余的称为Slave节点。就是我们常说的Master/Slave。但是Slave有奴隶的意思，会被一些国家反对，所以就有了另外一套叫法，Leader/Follower，中文称为主/从。

这个计算机界的部落就称为集群。

👉§Hbase集群

Hbase的设计目标就是海量存储能力，所以它必须是一个集群。它的“酋长”就称为Master节点，剩余的每个节点就称为Region Server。

酋长为了更好地管理本部落人员，一般还会设置一个最高军事首领，来辅助自己。可以理解为我们常说的军师。

Hbase集群也有自己的“军师”，它就是ZooKeeper。ZooKeeper本身也是一个集群。

酋长这个角色是很重要的，一旦战死，整个部落将群龙无首，容易内讧，所以必须立马再选出一个酋长。

酋长需要具有很强的能力，不是谁都能当的。所以平时需要一个后备酋长时时刻刻候着，以防不测。其实就是个备胎。

所以Hbase中正常的那个Master节点称为Active Master节点，至少还有一个后备的Master节点称为Backup Master节点。这两个Master节点之间经常互通有无，保持信息一致。

一旦这个Active Master节点英勇就义后，由“军师”ZooKeeper负责从Backup Master节点中选出一个成为新的老大。因为它本来就是后备待命状态，所以一上来就可以接替工作，没有“实习期”的。

Master节点主要负责管理类的工作，其余的Region Server节点则主要负责干活了，如数据的读/写等。

👉§化整为零

Hbase是以行的形式实现面向列的存储，其实还是行存。能够支持数十亿行，可见它是一个非常长的表。

实际生活中，超长物体的加工、运输都很麻烦，所以人们就截成一段一段的，分段处理好，最后再拼接到一起。

采用相同的方法，把Hbase的超长表分成若干段，每一段称为一个Region。相当于传统关系型数据库的横向分表。

所有的Region拼接起来就形成了Hbase中的一个完整表。就像所有车厢拼接起来就形成了一列完整的列车一样。

Hbase是面向列的，所以在存入一行数据时，某些列族可以完全没有数据。比如一个刚毕业的学生就没有工作经历，那工作经历这个列族就是空的。

可见列族与列族之间的差别有时非常大，所以存储时也是分开的，即一个列族一个存储，把这个存储称为Store。

所以一个Region里可以有一到多个Store。

👉§存储结构

Hbase集群中负责实际数据工作的是很多的Region Server服务器。每个表从逻辑上被切分为很多Region。

很明显最后要把这些Region分配到这些Region Server服务器上，这个分配的工作是由Master节点完成的。

Hbase的设计目标就是要支持实时的读写。所以写入的速度必须要快，还有个隐形的前提就是数据也要安全才行。

数据写入内存的速度非常快（想想Redis），但只有写入磁盘才算安全。

一个Region Server上有很多Region，如果有大量并发写入，这些数据最终落到磁盘上的不同位置上，光磁头来来回回的寻道时间就是一个非常大的开销。剩下的就是实际写数据的时间了。

👉§如何优化

复制或删除很多小文件时，非常耗时。如果把它们打包成一个压缩文件，再复制或删除，会快很多。

所以可以通过减少写入的文件个数来优化。如果我们只写一个文件，且每次都在文件末尾追加，这应该最大限度的减少了磁头的移动。

这种方式在Hbase中叫做预写日志，即Write Ahead Log（WAL）。所有的写入操作只要把数据追加到这个日志文件中就立即返回。

一个Region Server服务器只有一个这样的WAL文件，被服务器上的所有Region以及它里面的所有Store共享。

预写日志的数据格式并不适合进行最终的存储，所以在Store里面还有一个MemStore这样的数据结构驻留在内存里，会收集所有写入的数据，且按row key已排序。

当某些条件被满足时，MemStore中的数据会被flush到磁盘上进行持久化，最终这些数据以StoreFile的形式存储到HDFS中。