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1. HBase的实现原理

1.1 HBase功能组件

1. HBase的实现包括三个主要的功能组件：
   （1）库函数：链接到每个客户端
   （2）一个Master主服务器
   （3）许多个Region服务器
2. 主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息，维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡
3. Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求
4. 客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读取数据
5. 客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小

1.2 表和Region

开始只有一个Region，后来不断分裂
Region拆分操作非常快，接近瞬间，因为拆分之后的Region读取的仍然是原存储文件，直到“合并”过程把存储文件异步地写到独立的文件之后，才会读取新文件

• 每个Region默认大小是100MB到200MB（2006年以前的硬件配置）
  • 每个Region的最佳大小取决于单台服务器的有效处理能力
  • 目前每个Region最佳大小建议1GB-2GB（2013年以后的硬件配置）
• 同一个Region不会被分拆到多个Region服务器
• 每个Region服务器存储10-1000个Region
  

1.3 Region的定位

• 元数据表，又名.META.表，存储了Region和Region服务器的映射关系

• 当HBase表很大时， .META.表也会被分裂成多个Region

• 根数据表，又名-ROOT-表，记录所有元数据的具体位置

• -ROOT-表只有唯一一个Region，名字是在程序中被写死的

• Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置
  
  

• 为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中

• 假设.META.表的每行（一个映射条目）在内存中大约占用1KB，并且每个Region限制为128MB，那么，上面的三层结构可以保存的用户数据表的Region数目的计算方法是：

• （-ROOT-表能够寻址的.META.表的Region个数）×（每个.META.表的 Region可以寻址的用户数据表的Region个数）

• 一个-ROOT-表最多只能有一个Region，也就是最多只能有128MB，按照每行（一个映射条目）占用1KB内存计算，128MB空间可以容纳128MB/1KB=217行，也就是说，一个-ROOT-表可以寻址217个.META.表的Region。

• 同理，每个.META.表的 Region可以寻址的用户数据表的Region个数是128MB/1KB=217。

• 最终，三层结构可以保存的Region数目是(128MB/1KB) × (128MB/1KB) = 234个Region
  
  客户端访问数据时的“三级寻址”

• 为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题

• 寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器，不需要连接Master服务器
  

2. HBase运行机制

2.1 HBase系统架构

1. 客户端
   客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的Region位置信息，用来加快后续数据访问过程
2. Zookeeper服务器
   Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这就避免了Master的“单点失效”问题

Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，提供配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

3. Master
   主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：

   • 管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作
   • 实现不同Region服务器之间的负载均衡
   • 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布
   • 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
     

4. Region服务器

   • 负责数据 cell 的处理，例如写入数据 put，查询数据 get 等
   • 拆分合并 region 的实际执行者，有 master 监控，有 regionServer 执行。

2.2 Region服务器工作原理

1. 用户读写数据过程

   • 用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行
   • 用户数据首先被写入到MemStore（缓存）和Hlog（日志）中，Hlog先写入，memstore后写入。
   • 只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端
   • 当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找

2. 缓存的刷新

   • 系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记
   • 每次刷写都生成一个新的StoreFile文件，因此，每个Store包含多个StoreFile文件（那storefile太多了如何减少呢？）
   • 每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件，每次启动都检查该文件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作；如果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的Hlog文件，开始为用户提供服务

3. StoreFile的合并

   • 每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度
   • 调用Store.compact()把多个合并成一个
   • 合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并

2.3 Store工作原理

Store是Region服务器的核心
多个StoreFile合并成一个
单个StoreFile过大时，又触发分裂操作，1个父Region被分裂成两个子Region

2.4 HLog工作原理

1. 分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系统恢复
2. HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log）
3. 用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘

• Zookeeper会实时监测每个Region服务器的状态，当某个Region服务器发生故障时，Zookeeper会通知Master
• Master首先会处理该故障Region服务器上面遗留的HLog文件，这个遗留的HLog文件中包含了来自多个Region对象的日志记录
• 系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录也发送给相应的Region服务器
• Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile文件中，完成数据恢复
• 共用日志优点：提高对表的写操作性能；缺点：恢复时需要分拆日志

3. HBase应用方案

3.1 HBase实际应用中的性能优化方法

• 行键（Row Key）
  行键是按照字典序存储，因此，设计行键时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
  举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为行键的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为行键，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

• InMemory
  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

• Max Version
  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。

• Time To Live
  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

3.2 HBase性能监视

1. Master-status(自带)
   
   HBase Master默认基于Web的UI服务端口为60010，HBase region服务器默认基于Web的UI服务端口为60030.如果master运行在名为master.foo.com的主机中，mater的主页地址就是http://master.foo.com:60010，用户可以通过Web浏览器输入这个地址查看该页面可以查看HBase集群的当前状态。

2. Ganglia
   Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，用于监控系统性能
   

3. OpenTSDB
   OpenTSDB可以从大规模的集群（包括集群中的网络设备、操作系统、应用程序）中获取相应的metrics并进行存储、索引以及服务，从而使得这些数据更容易让人理解，如web化，图形化等
   

4. Ambari
   Ambari 的作用就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群
   

3.3 在HBase之上构建SQL引擎

3.4 构建HBase二级索引