比较容易理解的Hbase架构全解，10分钟学会，建议收藏
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刚才讨论的索引，在 HFile 被打开时会被载入内存，这样数据查询只要一次硬盘查询。  HBase Read 合并 我们已经发现，每行(row)的 KeyValue cells 可能位于不同的地方，这些 cell 可能被写入了 HFile，可能是最近刚更新的，还在 MemStore 中，也可能最近刚读过，缓存在 Block Cache 中。所以，当你读一行 row 时，系统怎么将对应的 cells 返回呢?一次 read 操作会将 Block Cache，MemStore 和 HFile 中的 cell 进行合并： 首先 scanner 从 Block Cache 读取 cells。最近读取的 KeyValue 都被缓存在这里，这是 一个 LRU 缓存。 然后 scanner 读取 MemStore，即写缓存，包含了最近更新的数据。 如果 scanner 没有在 BlockCache 和 MemStore 都没找到对应的 cells，则 HBase 会使用 Block Cache 中的索引和布隆过滤器来加载对应的 HFile 到内存，查找到请求的 row cells。  之前讨论过，每个 MemStore 可能会有多个 HFile，所以一次 read 请求可能需要多读个文件，这可能会影响性能，这被称为读放大(read amplification)。 点评：从时间轴上看，一个个的 HFile 也是有序的，本质上它们保存了每个 region 的每个 column family 的数据历史更新。所以对于同一个 rowkey 的同一个 cell，它可能也有多个版本的数据分布在不同的 HFile 中，所以可能需要读取多个 HFiles，这样性能开销会比较大，尤其是当不满足 data locality 时这种 read amplification 情况会更加严重。这也是后面会讲到的 compaction 必要的原因。  HBase Minor Compaction HBase 会自动合并一些小的 HFile，重写成少量更大的 HFiles。这个过程被称为 minor compaction。它使用归并排序算法，将小文件合并成大文件，有效减少 HFile 的数量。  HBase Major Compaction Major Compaction 合并重写每个 Column Family 下的所有的 HFiles，成为一个单独的大 HFile，在这个过程中，被删除的和过期的 cell 会被真正从物理上删除，这能提高读的性能。但是因为 major compaction 会重写所有的 HFile，会产生大量的硬盘 I/O 和网络开销。这被称为写放大(Write Amplification)。 Major compaction 可以被设定为自动调度。因为存在 write amplification 的问题，major compaction 一般都安排在周末和半夜。MapR 数据库对此做出了改进，并不需要做 compaction。Major compaction 还能将因为服务器 crash 或者负载均衡导致的数据迁移重新移回到离 Region Server 的地方，这样就能恢复 data locality。  HDFS数据备份 所有的读写都发生在 HDFS 的主 DataNode 节点上。HDFS 会自动备份 WAL 和 HFile 的文件 blocks。HBase 依赖于 HDFS 来保证数据完整安全。当数据被写入 HDFS 时，一份会写入本地节点，另外两个备份会被写入其它节点。  WAL 和 HFiles 都会持久化到硬盘并备份。那么 HBase 是怎么恢复 MemStore 中还未被持久化到 HFile 的数据呢?下面的章节会讨论这个问题。  HBase 故障恢复 当某个 Region Server 发生 crash 时，它所管理的 region 就无法被访问了，直到 crash 被检测到，然后故障恢复完成，这些 region 才能恢复访问。Zookeeper 依靠心跳检测发现节点故障，然后 HMaster 会收到 region server 故障的通知。 当 HMaster 发现某个 region server 故障，HMaster 会将这个 region server 所管理的 regions 分配给其它健康的 region servers。为了恢复故障的 region server 的 MemStore 中还未被持久化到 HFile 的数据，HMaster 会将 WAL 分割成几个文件，将它们保存在新的 region server 上。每个 region server 然后回放各自拿到的 WAL 碎片中的数据，来为它所分配到的新 region 建立 MemStore。  WAL 包含了一系列的修改操作，每个修改都表示一个 put 或者 delete 操作。这些修改按照时间顺序依次写入，持久化时它们被依次写入 WAL 文件的尾部。 当数据仍然在 MemStore 还未被持久化到 HFile 怎么办呢?WAL 文件会被回放。操作的方法是读取 WAL 文件，排序并添加所有的修改记录到 MemStore，最后 MemStore 会被刷写到 HFile。  （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
