HBase架构

• Zookeeper，作为分布式的协调。RegionServer也会把自己的信息写到ZooKeeper中。

• HDFS是Hbase运行的底层文件系统

• RegionServer，理解为数据节点，存储数据的。

• Master RegionServer要实时的向Master报告信息。Master知道全局的RegionServer运行情况，可以控制RegionServer的故障转移和Region的切分。

架构细化

• HMaster是Master Server的实现，负责监控集群中的RegionServer实例，同时是所有metadata改变的接口，在集群中，通常运行在NameNode上面，这里有一篇更细的HMaster介绍

  • HMasterInterface暴露的接口，Table(createTable, modifyTable, removeTable, enable, disable),ColumnFamily (addColumn, modifyColumn, removeColumn),Region (move, assign, unassign)

  • Master运行的后台线程：LoadBalancer线程，控制region来平衡集群的负载。CatalogJanitor线程，周期性的检查hbase:meta表。

• HRegionServer是RegionServer的实现，服务和管理Regions，集群中RegionServer运行在DataNode

  • HRegionRegionInterface暴露接口：Data (get, put, delete, next, etc.)，Region (splitRegion, compactRegion, etc.)

  • RegionServer后台线程：CompactSplitThread，MajorCompactionChecker，MemStoreFlusher，LogRoller

• Regions，代表table，Region有多个Store(列簇)，Store有一个Memstore和多个StoreFiles(HFiles)，StoreFiles的底层是Block。

存储设计

在Hbase中，表被分割成多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。Master进程负责处理不同的RegionServer之间的Region的分发。在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还处理两种类型的文件用于数据存储

• HLog， 预写日志文件，也叫做WAL(write-ahead log)

• HFile 真实的数据存储文件

HLog

• MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，比如解决冲突的服务器，表创建和其它DDLs等操作到它的WAL文件中，这个WALs存储在MasterProcWALs目录下，它不像RegionServer的WALs，HMaster的WAL也支持弹性操作，就是如果Master服务器挂了，其它的Master接管的时候继续操作这个文件。

• WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。

  • 通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLog

  • WAL位于*/hbase/WALs/*目录下

  • MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。

• WAL的配置：

// 启用multiwal
<property>
  <name>hbase.wal.provider</name>
  <value>multiwal</value>
</property>

Wiki百科关于WAL

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

读写简流程

最后

整理了一些Hbase架构方面的内容

参考：

• Hbase Write流程
• Hbase 官网