【赵渝强老师】HBase的体系架构

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 本文介绍了HBase的体系架构,包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理,RegionServer处理数据的读写操作,ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。

b034.png

在学习HBase的体系架构之前,需要先了解一下HBase中的一些术语。这些术语如下表所示。



从体系架构的角度看,HBase是一种主从架构,包含:HBase HMaster、Regionserver和ZooKeeper。视频讲解如下:


下图展示了这一架构。



其中:

  • HBase HMaster负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。
  • Region server负责数据的读写服务。
  • ZooKeeper负责维护集群的状态。


下面详细讨论HBase体系架构中每一个组成部分的作用。


一、主节点HMaster


HMaster是整个HBase集群的主节点,它的职责主要体现在以下几方面:

  1. 负责在Region Server上分配和调控不同的Region。
  2. 根据恢复和负载均衡的策略,重新分配Region。
  3. 监控Region Server的状态。
  4. 管理和维护HBase的命名空间,即NameSpace。
  5. 接收客户端的请求,提供创建,删除或者更新表格的接口。


另一方面,如果整个集群中只存在一个HMaser,将造成单点故障的问题。因此也需要基于ZooKeeper来实现HBase的HA(高可用)。但是HBase实现HA非常简单,因为在其体系架构中已经包含了ZooKeeper,因此只需要手动再启动一个HMaster作为Backup HMaster即可。


二、从节点Region Server


Region Server负责数据的读写操作。一个Region Server可以包含多个Region,而一个Region只能属于一个Region Server。那么什么是Region呢?可以把Region理解成是列族,它与列族的关系是一对多的关系。HBase表中的列族是根据rowkey的值水平分割成所谓的Region的。在默认情况下,Region的大小是1G,其中包含8个HFile的数据文件。而每个数据文件的大小正好是128M,与HDFS数据块的大小保存一致。每一个Region server大约可以管理1000个Region。


Region Server除了包含Region以外,还包含WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存三个部分。

(一)WAL预写日志

Write-Ahead Logging是一种高效的日志算法,相当于Oracle中的redo log,或者是MySQL中的binlog。基本原理是在数据写入之前首先顺序写入日志,然后再写入缓存,等到缓存写满之后统一进行数据的持久化。WAL将一次随机写转化为了一次顺序写加一次内存写,在提供性能的前提下又保证了数据的可靠性。如果在写入数据完成之后发生了宕机,即使所有写缓存中的数据都丢失了,也可以通过恢复WAL日志达到数据恢复的目的。写入的WAL日志会对应有一个HLog文件。

(二)Block Cache读缓存

HBase将经常需要读取的数据放入Block Cache中,来提供读取数据的效率。当Block Cache的空间被占满后,将采用LRU算法将其中被读取频率最低的数据从Block Cache中清除。

(三)MemStore写缓存

MemStore中主要存储了还未写入磁盘的数据,如果此时发生了宕机,这部分数据是会丢失的。HBase中的每一个列族对应一个MemStore,其中存储的是按键排好序的待写入硬盘的数据,数据也是按Rowkey排好序写入HFile中的,最终保存到HDFS中。


提示:HBase表中的数据最终保存在数据文件HFile中,并存储与HDFS的DataNode上。在将MemStore中的数据写入HFile中的时候,采用顺序写入的机制,避免了磁盘大量寻址的过程,从而大幅提高了性能。在读取HFile的时候,文件中包含的Rowkey信息会被加载到内存中,这样就可以保证数据检索只需一次硬盘查询操作。


三、HBase中的ZooKeeper


ZooKeeper在整个HBase集群中主要维护节点的状态并协调分布式系统的工作。主要体现在以下几方面:

  1. 监控HBase节点的状态,包括:HMaster和RegionServer。
  2. 通过ZooKeeper的Watcher机制提供节点故障和宕机的通知。
  3. 保证服务器之间的同步。
  4. 负责Master选举的工作


下图展示了HBase在ZooKeeper中保存的数据信息。




相关实践学习
lindorm多模间数据无缝流转
展现了Lindorm多模融合能力——用kafka API写入,无缝流转在各引擎内进行数据存储和计算的实验。
云数据库HBase版使用教程
  相关的阿里云产品:云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务,100%兼容开源HBase并深度扩展,支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力,是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库,是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情: https://cn.aliyun.com/product/hbase   ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
7天前
|
存储 安全 应用服务中间件
【赵渝强老师】Docker的体系架构
Docker采用客户端-服务器架构,客户端与守护进程通过sockets或RESTful API通信。守护进程负责构建、运行和分发容器。镜像仓库(如Docker Hub和Harbor)存储镜像,容器则基于镜像创建,是运行应用的安全平台。
【赵渝强老师】Docker的体系架构
|
7天前
|
大数据
【赵渝强老师】大数据主从架构的单点故障
大数据体系架构中,核心组件采用主从架构,存在单点故障问题。为提高系统可用性,需实现高可用(HA)架构,通常借助ZooKeeper来实现。ZooKeeper提供配置维护、分布式同步等功能,确保集群稳定运行。下图展示了基于ZooKeeper的HDFS HA架构。
|
7天前
|
存储 缓存 NoSQL
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
本文介绍了引入缓存后的系统架构,通过缓存可以提升访问性能、降低网络拥堵、减轻服务负载和增强可扩展性。文中提供了相关图片和视频讲解,并讨论了数据库读写分离、分库分表等方法来减轻数据库压力。同时,文章也指出了缓存可能带来的复杂度增加、成本提高和数据一致性问题。
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
|
7天前
|
SQL 数据采集 分布式计算
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中,大数据平台层为核心,负责数据的存储和计算,支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型,应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
|
7天前
|
SQL 存储 缓存
【赵渝强老师】MySQL的体系架构
本文介绍了MySQL的体系架构,包括Server层的7个主要组件(Connectors、Connection Pool、Management Service & Utilities、SQL Interface、Parser、Optimizer、Query Caches & Buffers)及其作用,以及存储引擎层的支持情况,重点介绍了InnoDB存储引擎。文中还提供了相关图片和视频讲解。
【赵渝强老师】MySQL的体系架构
|
7天前
|
SQL 存储 数据库
【赵渝强老师】基于Flink的流批一体架构
本文介绍了Flink如何实现流批一体的系统架构,包括数据集成、数仓架构和数据湖的流批一体方案。Flink通过统一的开发规范和SQL支持,解决了传统架构中的多套技术栈、数据链路冗余和数据口径不一致等问题,提高了开发效率和数据一致性。
|
7天前
|
存储 Oracle NoSQL
【赵渝强老师】Oracle的体系架构
Oracle数据库的核心在于其体系架构,主要包括数据库与实例、存储结构、进程结构和内存结构。数据库由物理文件组成,实例则是内存和进程的组合。存储结构分为逻辑和物理两部分,进程结构涉及多个后台进程如SMON、PMON、DBWn等,内存结构则包含SGA和PGA。掌握这些知识有助于更好地管理和优化Oracle数据库。
|
7天前
|
Kubernetes API 调度
【赵渝强老师】Kubernetes的体系架构
本文介绍了Kubernetes的体系架构及其核心组件。Kubernetes采用主从分布式架构,由master主节点和多个node工作节点组成。master节点负责集群管理和调度,运行API Server、scheduler、controller-manager等服务组件;node节点运行kubelet、kube-proxy和Docker容器守护进程,负责实际业务应用的运行。文章还简要介绍了Kubernetes的附加组件及其作用。
|
7天前
|
SQL 分布式计算 Java
【赵渝强老师】Hive的体系架构
Hive是基于Hadoop的数据仓库平台,提供SQL-like的HQL语言进行数据分析,无需编写复杂的Java代码。Hive支持丰富的数据模型,可将SQL语句转换为MapReduce任务在Yarn上运行,底层依赖HDFS存储数据。Hive可通过CLI、JDBC和Web界面执行SQL查询。
|
6天前
|
存储 缓存 NoSQL
【赵渝强老师】Memcached集群的架构
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,通过在内存中维护一个巨大的 Hash 表来存储各种格式的数据,如图像、视频、文件及数据库检索结果等。它主要用于减轻数据库压力,提高网站系统的性能。Memcached 不支持数据持久化,因此仅作为缓存技术使用。其数据分布式存储由客户端应用程序实现,而非服务端。
【赵渝强老师】Memcached集群的架构