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hBase

时间:2017-07-22 15:42:10      阅读:223      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:用户   持久化   管理类   模块   keep   机制   存储   配置   master   

1. hbase简介

1.1. 什么是hbase

HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBASE的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBASEGoogle Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。比如:Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据,HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据;Google Bigtable利用Chubby作为协同服务,HBASE利用Zookeeper作为对应。

1.2. 与传统数据库的对比

1、传统数据库遇到的问题:

1)数据量很大的时候无法存储

2)没有很好的备份机制

3)数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑

 2、HBASE优势:

1)线性扩展,随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑

2)数据存储在hdfs上,备份机制健全

3)通过zookeeper协调查找数据,访问速度块。

1.3. hbase集群中的角色

1、一个或者多个主节点,Hmaster

2、多个从节点,HregionServer

2. hbase原理

技术分享

2.1.1. 写流程

1、 clienthregionserver发送写请求。

2、 hregionserver将数据写到hlogwrite ahead log)。为了数据的持久化和恢复。

3、 hregionserver将数据写到内存(memstore

4、 反馈client写成功。

2.1.2. 数据flush过程

1、 memstore数据达到阈值(默认是64M),将数据刷到硬盘,将内存中的数据删除,同时删除Hlog中的历史数据。

2、 并将数据存储到hdfs中。

3、 hlog中做标记点。

2.1.3. 数据合并过程

1、 当数据块达到4块,hmaster将数据块加载到本地,进行合并

2、 当合并的数据超过256M,进行拆分,将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理

3、 hregionser宕机后,将hregionserver上的hlog拆分,然后分配给不同的hregionserver加载,修改.META.

4、 注意:hlog会同步到hdfs

2.1.4. hbase的读流程

1、 通过zookeeper-ROOT- .META.表定位hregionserver

2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client

3、 数据块会缓存

2.1.5. hmaster的职责

1、管理用户对Table的增、删、改、查操作;

2、记录region在哪台Hregion server

3、在Region Split后,负责新Region的分配;

4、新机器加入时,管理HRegion Server的负载均衡,调整Region分布

5、在HRegion Server宕机后,负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。

2.1.6. hregionserver的职责

HRegion Server主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBASE中最核心的模块。

HRegion Server管理了很多table的分区,也就是region

2.1.7. client职责

HBASE Client使用HBASERPC机制与HMasterRegionServer进行通信

管理类操作:ClientHMaster进行RPC

数据读写类操作:ClientHRegionServer进行RPC

 

hBase

标签:用户   持久化   管理类   模块   keep   机制   存储   配置   master   

原文地址:http://www.cnblogs.com/Smileing/p/7221221.html

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