Hbase
是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV
数据库。运行在 HDFS
的基础上,支持 PB
级别、百万列的数据存储。做为性能如此强大的KV
数据库,HBase
的存储结构到底是怎样的呢?面向列的存储结构究竟有什么样的不一样之处呢?接下来会详细讲解这部分。数据库
为了清晰地表述这个,咱们把HBase
的存储结构分为逻辑结构和物理结构两个部分来描述。缓存
经过下图直观地展现 HBase
的逻辑存储结构:服务器
在本图中,列簇(Column Family
)对应的值就是 info
和 area
,列( Column
或者称为 Qualifier
)对应的就是 name
、 age
、 country
和 city
,Row key
对应的就是 Row 1
和 Row 2
,Cell
对应的就是具体的值。架构
Row key
:表的主键,按照字典序排序。HBase
中,列簇将表进行横向切割。HBase
中能够进行动态的添加。Cell
: 是指具体的 Value
。Version
:在这张图里面没有显示出来,这个是指版本号,用时间戳(TimeStamp
)来表示。看完这张图,是否是有点疑惑,怎么获取其中的一条数据呢?既然 HBase
是 KV
的数据库,那么固然是以获取 KEY
的形式来获取到 Value
啦。在 HBase
中的 KEY
组成是这样的:负载均衡
KEY
的组成是以 Row key
、CF(Column Family)
、Column
和 TimeStamp
组成的。分布式
TimeStamp
在 HBase
中充当的做用就是版本号,由于在 HBase
中有着数据多版本的特性,因此同一个 KEY
能够有多个版本的 Value
值(能够经过配置来设置多少个版本)。查询的话是默认取回最新版本的那条数据,可是也能够进行查询多个版本号的数据,在接下来的进阶操做文章中会有演示。性能
Region Server
就是一个机器节点(服务器)Region Server
包含着多个 Region
Region
包含着多个列簇 (CF)
Region Server
中能够有多张 Table
,一张 Table
能够有多个 Region
先来看这张图:3d
为了避免混淆,咱们能够先把如下的概念一一对应起来code
逻辑结构 | 物理结构 |
---|---|
Region Server | HRegion Server |
Region | HRegion |
CF | HStore(这里指的是Store) |
在具体的物理结构中cdn
HRegion Server
就是一个机器节点,包含多个 HRegion
,可是这些 HRegion
不必定是来自于同一个 Table
,负责响应的是用户的 IO
请求,和 HDFS
进行交互,是服务器中的一个进程。HRegion
包含多个 HStore
。CF
组成一个 HStore
,默认是 10 G
,若是大于 10G
会进行分裂。HStore
是 HBase
的核心存储单元,一个 HStore
由 MemStore
和 StoreFile
组成。MemStore
是一块内存,默认大小是 128M
,若是超过了这个大小,那么就会进行刷盘,把内存里的数据刷进到 StoreFile
中。HStore
对应着的是 Table
里面的 Column Family
,无论有 CF
中有多少的数据,都会存储在 HStore
中,为了不访问不一样的 HStore
而致使的效率低下。HRegion
是 Hbase
中分布式存储和负载均衡的最小单元,但不是存储的最小单元。Hstore
能够有多个 StoreFile
从不一样的 CF
中查询 Row 3
主键的数据,结果集以下:
更加直观地显示,在 HBase
中是以 CF
为单元的存储结构。
以下图,HBase
的架构图,在 HBase
中咱们看到有 Client
、Zookeeper
、HMaster
和 HRegion
。
Client
是客户端,要求读写数据的发起者。ZK
集群是负责转发 Client
的请求和提供心跳机制,会让 HRegion Server
和 HRegion
注册进来,同时保存着 Rowkey
和 Region
的映射关系。HMaster
中能够有多个待命,只有一个在活跃。Client
请求读取数据时,先转发到 ZK
集群,在 ZK
集群中寻找到相对应的 Region Server
,再找到对应的 Region
,先是查 MemStore
,若是在 MemStore
中获取到数据,那么就会直接返回,不然就是再由 Region
找到对应的 Store File
,从而查到具体的数据。
在整个架构中,HMaster
和 HRegion Server
能够是同一个节点上,能够有多个 HMaster
存在,可是只有一个 HMaster
在活跃。
在 Client
端会进行 rowkey
-> HRegion
映射关系的缓存,下降下次寻址的压力。
先是 Client
进行发起数据的插入请求,若是 Client
自己存储了关于 Rowkey
和 Region
的映射关系的话,那么就会先查找到具体的对应关系,若是没有的话,就会在ZK
中进行查找到对应 Region server
,而后再转发到具体的 Region
上。全部的数据在写入的时候先是记录在 WAL
中,同时检查关于 MemStore
是否满了,若是是满了,那么就会进行刷盘,输出到一个 Hfile
中,若是没有满的话,那么就是先写进 Memstore
中,而后再刷到 WAL
中。
PS:画图的过程是真滴累啊!!!
题图:chichimaru