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一条数据HBase之旅,简明HBase入门教程开篇

Hadoop 作者:赵钰莹 时间:2018-06-12 18:08:24 0 删除 编辑

  这是HBase入门系列的第1篇文章,介绍HBase的数据模型、适用场景、集群关键角色、建表流程以及所涉及的HBase基础概念,本文内容基于HBase 2.0 beta2版本。本文既适用于HBase新手,也适用于已有一定经验的HBase开发人员。

  一些常见的HBase新手问题

  ·什么样的数据适合用HBase来存储?

     ·既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉?

  ·存放于HBase中的数据记录,为何不直接存放于HDFS之上?

  ·能否直接使用HBase来存储文件数据?

  ·Region(HBase中的数据分片)迁移后,数据是否也会被迁移?

  ·为何基于Spark/Hive分析HBase数据时性能较差?

  开篇

  用惯了Oracle/MySQL的同学们,心目中的数据表,应该是长成这样的:

一条数据HBase之旅,简明HBase入门教程开篇

  这种表结构规整,每一行都有固定的列构成,因此,非常适合结构化数据的存储。但在NoSQL领域,数据表的模样却往往换成了另外一种”画风”:

一条数据HBase之旅,简明HBase入门教程开篇

  行由看似”杂乱无章”的列组成,行与行之间也无须遵循一致的定义,而这种定义恰好符合半结构化数据或非结构化数据的特点。本文所要讲述的HBase,就属于该派系的一个典型代表。这些”杂乱无章”的列所构成的多行数据,被称之为一个”稀疏矩阵”,而上图中的每一个”黑块块”,在HBase中称之为一个KeyValue。

  Apache HBase官方给出了这样的定义:

  Apache HBase? is the hadoop database, a distributed , scalable , big data store .

  即:Apache HBase是基于Hadoop构建的一个 分布式 的、 可伸缩 的 海量数据存储系统 。

  HBase常被用来存放一些结构简单,但数据量非常大的数据(通常在TB级别以上),如历史订单记录,日志数据,监控Metris数据等等,HBase提供了简单的基于Key值的快速查询能力。

  HBase在国内市场已经取得了非常广泛的应用,在搜索引擎中,也可以看出来,HBase在国内呈现出了逐年上升的势态:

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  从Apache HBase所关联的github项目的commits统计信息来看,也可以看出来该项目非常活跃:

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  (需要说明的一点:HBase中的每一次commit,都已经过社区Commiter成员严格的Review,在commit之前,一个Patch可能已经被修改了几十个版本)

  令人欣喜的是,国内的开发者也积极参与到了HBase社区贡献中,而且被社区接纳了多名PMC以及Committer成员。

  本文将以 一条数据在HBase中的“旅程” 为线索,介绍HBase的核心概念与流程,几乎每一部分都可以展开成一篇独立的长文,但本文旨在让读者能够快速的了解HBase的架构轮廓,所以很多特性/流程被被一言带过,但这些特性在社区中往往经历了漫长的开发过程。至于讲什么以及讲到什么程度,本文都做了艰难的取舍,在讲解的过程中,将会穿插解答本文开始所提出的针对初学者的一些常见问题。

  本文适用于HBase新手,而对于具备一定经验的HBase开发人员,相信本文也可以提供一些有价值的参考。本文内容基于HBase 2.0 beta 2版本,对比于1.0甚至是更早期的版本,2.0出现了大量变化,下面这些问题的答案与部分关键的变化相关(新手可以直接跳过这些问题):

  ·HBase meta Region在哪里提供服务?

  ·HBase是否可以保证单行操作的原子性?

  ·Region中写WAL与写MemStore的顺序是怎样的?

  ·你是否遇到过Region长时间处于RIT的状态? 你认为旧版本中Assignment Manager的主要问题是什么?

  ·在面对Full GC问题时,你尝试做过哪些优化?

  ·你是否深究过HBase Compaction带来的“写放大”有多严重?

  ·HBase的RPC框架存在什么问题?

  ·导致查询时延毛刺的原因有哪些?

  本系列文章的 整体行文思路 如下:

  ·介绍HBase数据模型

  ·基于数据模型介绍HBase的适用场景

  ·快速介绍集群关键角色以及集群部署建议

  ·示例数据介绍

  ·写数据流程

  ·读数据流程

  ·数据更新

  ·负载均衡机制

  HBase如何存储小文件数据

  这些内容将会被拆成几篇文章。至于集群服务故障的处理机制,集群工具,周边生态,性能调优以及最佳实践等进阶内容,暂不放在本系列文章范畴内。

  约定

  本文范围内针对一些关键特性/流程,使用了加粗以及加下划线的方式做了强调,如” ProcedureV2 “。这些特性往往在本文中仅仅被粗浅提及,后续计划以独立的文章来介绍这些特性/流程。

  术语缩写 :对于一些进程/角色名称,在本文范围内可能通过缩写形式来表述:

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  数据模型

  RowKey

  用来表示唯一一行记录的 主键 ,HBase的数据是按照RowKey的 字典顺序 进行全局排序的,所有的查询都只能依赖于这一个排序维度。

  通过下面一个例子来说明一下” 字典排序 “的原理:

  RowKey {“abc”, “a”, “bdf”, “cdf”, “defg”}按字典排序后的结果为{“a”, “abc”, “bdf”, “cdf”, “defg”}

  也就是说,当两个RowKey进行排序时,先对比两个RowKey的第一个字节,如果相同,则对比第二个字节,依此类推…如果在对比到第M个字节时,已经超出了其中一个RowKey的字节长度,那么,短的RowKey要被排在另外一个RowKey的前面

  稀疏矩阵

  参考了Bigtable,HBase中一个表的数据是按照稀疏矩阵的方式组织的,”开篇”部分给出了一张关于HBase数据表的 抽象图 ,我们再结合下表来加深大家关于”稀疏矩阵”的印象:

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  看的出来: 每一行中,列的组成都是灵活的,行与行之间并不需要遵循相同的列定义 , 也就是HBase数据表” schema-less “的特点。

  Region

  区别于Cassandra/DynamoDB的”Hash分区”设计,HBase中采用了”Range分区”,将Key的完整区间切割成一个个的”Key Range” ,每一个”Key Range”称之为一个Region。

  也可以这么理解:将HBase中拥有数亿行的一个大表, 横向切割 成一个个” 子表 “,这一个个” 子表 “就是 Region :

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  Region是HBase中负载均衡的基本单元,当一个Region增长到一定大小以后,会自动分裂成两个。

  Column Family

  如果将Region看成是一个表的 横向切割 ,那么,一个Region中的数据列的 纵向切割 ,称之为一个 Column Family 。每一个列,都必须归属于一个Column Family,这个归属关系是在写数据时指定的,而不是建表时预先定义。

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  KeyValue

  KeyValue的设计不是源自Bigtable,而是要追溯至论文”The log-structured merge-tree(LSM-Tree)”。每一行中的每一列数据,都被包装成独立的拥有 特定结构 的KeyValue,KeyValue中包含了丰富的自我描述信息:

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  看的出来,KeyValue是支撑”稀疏矩阵”设计的一个关键点:一些Key相同的任意数量的独立KeyValue就可以构成一行数据。但这种设计带来的一个显而易见的缺点: 每一个KeyValue所携带的自我描述信息,会带来显著的数据膨胀 。

  适用场景

  在介绍完了HBase的数据模型以后,我们可以回答本文一开始的前两个问题:

  ·什么样的数据适合用HBase来存储?

  ·既然HBase也是一个数据库,能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉?

  HBase的数据模型比较简单,数据按照RowKey排序存放,适合HBase存储的数据,可以简单总结如下:

  ·以 实体 为中心的数据

  ·实体可以包括但不限于如下几种:

  描述这些实体的,可以有基础属性信息、实体关系(图数据)、所发生的事件(如交易记录、车辆轨迹点)等等。

  ·自然人/账户/手机号/车辆相关数据

  ·用户画像数据(含标签类数据)

  ·图数据(关系类数据)

  ·以 事件 为中心的数据

  ·监控数据

  ·时序数据

  ·实时位置类数据

  ·消息/日志类数据

  上面所描述的这些数据,有的是结构化数据,有的是半结构化或非结构化数据。HBase的“稀疏矩阵”设计,使其应对非结构化数据存储时能够得心应手,但在我们的实际用户场景中,结构化数据存储依然占据了比较重的比例。由于HBase仅提供了基于RowKey的单维度索引能力,在应对一些具体的场景时,依然还需要基于HBase之上构建一些专业的能力,如:

  ·OpenTSDB 时序数据存储,提供基于Metrics+时间+标签的一些组合维度查询与聚合能力

  ·GeoMesa 时空数据存储,提供基于时间+空间范围的索引能力

  ·JanusGraph 图数据存储,提供基于属性、关系的图索引能力

  HBase擅长于存储结构简单的海量数据但索引能力有限,而Oracle等传统关系型数据库(RDBMS)能够提供丰富的查询能力,但却疲于应对TB级别的海量数据存储,HBase对传统的RDBMS并不是取代关系,而是一种补充。

  HBase与HDFS

  我们都知道HBase的数据是存储于HDFS里面的,相信大家也都有这么的认知:

  ·HBase是一个 分布式数据库 ,HDFS是一个 分布式文件系统

  理解了这一点,我们先来粗略回答本文已开始提出的其中两个问题:

  ·HBase中的数据为何不直接存放于HDFS之上?

  HBase中存储的海量数据记录,通常在几百Bytes到KB级别,如果将这些数据直接存储于HDFS之上,会导致大量的小文件产生,为HDFS的元数据管理节点(NameNode)带来沉重的压力。

  ·文件能否直接存储于HBase里面?

  如果是几MB的文件,其实也可以直接存储于HBase里面,我们暂且将这类文件称之为小文件,HBase提供了一个名为MOB的特性来应对这类小文件的存储。但如果是更大的文件,强烈不建议用HBase来存储,关于这里更多的原因,希望你在详细读完本文所有内容之后能够自己解答。

  集群角色

  关于集群环境,你可以使用国内外大数据厂商的平台,如Cloudera,Hontonworks以及国内的华为,都发行了自己的企业版大数据平台,另外,华为云、阿里云中也均推出了全托管式的HBase服务。

  我们假设集群环境已经Ready了,先来看一下集群中的 关键角色 :

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  相信大部分人对这些角色都已经有了一定程度的了解,我们快速的介绍一下各个角色在集群中的 主要 职责( 注意 :这里不是列出所有的职责):

  ZooKeeper

  在一个拥有多个节点的分布式系统中,假设,只能有一个节点是主节点,如何快速的选举出一个主节点而且让所有的节点都认可这个主节点?这就是HBase集群中存在的一个最基础命题。

  利用ZooKeeper就可以非常简单的实现这类”仲裁”需求,ZooKeeper还提供了基础的事件通知机制,所有的数据都以 ZNode的形式存在,它也称得上是一个”微型数据库”。

  NameNode

  HDFS作为一个分布式文件系统,自然需要文件目录树的 元数据 信息,另外,在HDFS中每一个文件都是按照Block存储的,文件与Block的关联也通过 元数据 信息来描述。NameNode提供了这些 元数据信息的存储 。

  DataNode

  HDFS的数据存放节点。

  RegionServer

  HBase的 数据服务节点 。

  Master

  HBase的管理节点,通常在一个集群中设置一个主Master,一个备Master,主备角色的”仲裁”由ZooKeeper实现。 Master 主要职责 :

  ·负责管理所有的RegionServer

  ·建表/修改表/删除表等DDL操作请求的服务端执行主体

  ·管理所有的数据分片(Region)到RegionServer的分配

  ·如果一个RegionServer宕机或进程故障,由Master负责将它原来所负责的Regions转移到其它的RegionServer上继续提供服务

  ·Master自身也可以作为一个RegionServer提供服务,该能力是可配置的

  集群部署建议

  如果基于物理机/虚拟机部署,通常建议:

  RegionServer与DataNode联合部署,RegionServer与DataNode按1:1比例设置。

  这种部署的优势在于,RegionServer中的数据文件可以存储一个副本于本机的DataNode节点中,从而在读取时可以利用HDFS中的” 短路径读取(Short Circuit) “来绕过网络请求,降低读取时延。

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  管理节点独立于数据节点部署

  如果是基于物理机部署,每一台物理机节点上可以设置几个RegionServers/DataNodes来提升资源使用率。

  也可以选择基于容器来部署,如在HBaseCon Asia 2017大会知乎的演讲主题中,就提到了知乎基于Kubernetes部署HBase服务的实践。

  对于公有云HBase服务而言,为了降低总体拥有成本( TCO ),通常选择” 计算与存储物理分离 “的方式,从架构上来说,可能导致平均时延略有下降,但可以借助于共享存储底层的IO优化来做一些”弥补”。

  HBase集群中的RegionServers可以按逻辑划分为多个Groups,一个表可以与一个指定的Group绑定,可以将RegionServer Group理解成将一个大的集群划分成了多个逻辑子集群,借此可以实现多租户间的隔离,这就是HBase中的 RegionServer Group 特性。

  示例数据

  以我们日常生活都熟悉的手机通话记录的存储为例,先简单给出示例数据的字段定义:

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  本文内容力求简洁,仅给出了几个简单字段。如下是”虚构”的样例数据:

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  在本文大部分内容中所涉及的一条数据,是上面加粗的最后一行” MSISDN1 “为” 13400006666 “这行记录。

  在本系列文章的流程图中,我们将会使用一个 红色的五角星 来表示该数据所在的位置。

  写数据之前:建立连接

  Login

  在启用了安全特性的前提下,Login阶段是为了完成 用户认证 (确定用户的合法身份),这是后续一切 安全访问控制 的基础。

  当前Hadoop/HBase仅支持基于Kerberos的用户认证,ZooKeeper除了Kerberos认证,还能支持简单的用户名/密码认证,但都基于静态的配置,无法动态新增用户。如果要支持其它第三方认证,需要对现有的安全框架做出比较大的改动。

  创建Connection

  Connection可以理解为一个HBase集群连接的抽象,建议使用ConnectionFactory提供的工具方法来创建。因为HBase当前提供了两种连接模式:同步连接,异步连接,这两种连接模式下所创建的Connection也是不同的。我们给出ConnectionFactory中关于获取这两种连接的典型方法定义:

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  Connection中主要维护着两类共享的资源:

  ·线程池

  ·Socket连接

  这些资源都是在真正使用的时候才会被创建,因此,此时的连接还只是一个”虚拟连接”。

  写数据之前:创建数据表

  DDL操作的抽象接口 – Admin

  Admin定义了常规的DDL接口,列举几个典型的接口:

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  预设合理的数据分片 – Region

  分片数量会给读写吞吐量带来直接的影响,因此,建表时通常建议由用户主动指定划分 Region分割点 ,来设定Region的数量。

  HBase中数据是按照RowKey的字典顺序排列的,为了能够划分出合理的Region分割点,需要依据如下几点信息:

  ·Key的组成结构

  ·Key的数据分布预估

  如果不能基于Key的组成结构来预估数据分布的话,可能会导致数据在Region间的分布不均匀

  ·读写并发度需求

  ·依据读写并发度需求,设置合理的Region数量

  ·为表定义合理的Schema

  既然HBase号称”schema-less”的数据存储系统,那何来的是schema? 的确,在数据库范式的支持上,HBase非常弱,这里的Schema,主要指如下一些信息的设置:

  ·NameSpace设置

  ·Column Family的数量

  每一个Column Family中所关联的一些 关键配置 :

  ·Compression

  HBase当前可以支持Snappy,GZ,LZO,LZ4,Bzip2以及ZSTD压缩算法

  ·DataBlock Encoding

  HBase针对自身的特殊数据模型所做的一种压缩编码

  ·BloomFilter

  可用来协助快速判断一条记录是否存在

  ·TTL

  指定数据的过期时间

  ·StoragePolicy

  指定Column Family的存储策略,可选配置有:

  “ALL_SSD”,”ONE_SSD”,”HOT”,”WARM”,”COLD”,”LAZY_PERSIST”

  HBase中并不需要预先设置Column定义信息,这就是HBase schema-less设计的核心。

  Client发送建表请求到Master

  建表的请求是通过RPC的方式由Client发送到Master:

  ·RPC接口基于Protocol Buffer定义

  ·建表相关的描述参数,也由Protocol Buffer进行定义及序列化

  Client端侧调用了Master服务的什么接口,参数是什么,这些信息都被通过RPC通信传输到Master侧,Master再依据这些接口\参数描述信息决定要执行的操作。2.0版本中,HBase目前已经支持基于Netty的 异步RPC框架 。

  关于HBase RPC框架

  早期的HBase RPC框架,完全借鉴了Hadoop中的实现,那时,Netty项目尚不盛行。

  Master侧接收到Client侧的建表请求以后,一些主要操作包括:

  生成每一个Region的描述信息对象HRegionInfo,这些描述信息包括:Region ID, Region名称,Key范围,表名称等信息

  生成每一个Region在HDFS中的文件目录

  将HRegionInfo信息写入到记录元数据的hbase:meta表中。

  说明

  meta表位于名为”hbase”的namespace中,因此,它的全称为”hbase:meta”。

  但在本系列文章范畴内,常将其缩写为”meta”。

  整个过程中,新表的状态也是记录在hbase:meta表中的,而不用再存储在ZooKeeper中。

  如果建表执行了一半,Master进程挂掉了,如何处理?这里是由HBase自身提供的一个名为 Procedure(V2) 的框架来保障操作的事务性的,备Master接管服务以后,将会继续完成整个建表操作。

  一个被创建成功的表,还可以被执行如下操作:

  Disable 将所有的Region下线,该表暂停读写服务

  Enable 将一个Disable过的表重新Enable,也就是上线所有的Region来正常提供读写服务

  Alter 更改表或列族的描述信息

  Master分配Regions到各个RegionServers

  新创建的所有的Regions,通过 AssignmentManager 将这些Region按照轮询(Round-Robin)的方式分配到每一个RegionServer中,具体的分配计划是由 LoadBalancer 来提供的。

  AssignmentManager负责所有Regions的分配/迁移操作,Master中有一个定时运行的线程,来检查集群中的Regions在各个RegionServer之间的负载是否是均衡的,如果不均衡,则通过LoadBalancer生成相应的Region迁移计划,HBase中支持多种负载均衡算法,有最简单的仅考虑各RegionServer上的Regions数目的负载均衡算法,有基于迁移代价的负载均衡算法,也有数据本地化率优先的负载均衡算法,因为这一部分已经提供了插件化机制,用户也可以自定义负载均衡算法。

  总结

  到目前为止,文章介绍了如下关键内容:

  ·HBase项目概述,呈现了HBase社区的活跃度以及搜索引擎热度等信息

  ·HBase数据模型部分,讲到了RowKey,稀疏矩阵,Region,Column Family,KeyValue等概念

  ·基于HBase的数据模型,介绍了HBase的适合场景(以实体/事件为中心的简单结构的数据)

  ·介绍了HBase与HDFS的关系

  ·介绍了集群的关键角色:ZooKeeper, Master, RegionServer,NameNode, DataNode

  ·集群部署建议

  ·给出了一些示例数据

  写数据之前的准备工作:建立集群连接,建表(建表时应该定义合理的Schema以及设置合理的Region数量),建表由Master处理,新创建的Regions由Region AssignmentManager负责分配到各个RegionServer。

  下一篇文章将正式开始介绍写数据的流程。

  本文作者:毕杰山

  致谢

  感谢 Apache HBase PMC成员Ted Yu,李钰,张铎对本文中与2.0版本相关特性/流程描述内容方面的Review,感谢王琼、向宏伟以及陈土炎等几位同学给本文内容方面提出的宝贵意见。

  本文首发于: NoSQL漫谈(nosqlnotes.com)

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