1.概述

　　HBase的存储结构和关系型数据库不一样，HBase面向半结构化数据进行存储。所以，对于结构化的SQL语言查询，HBase自身并没有接口支持。在大数据应用中，虽然也有SQL查询引擎可以查询HBase，比如Phoenix、Drill这类。但是阅读这类SQL查询引擎的底层实现，依然是调用了HBase的Java API来实现查询，写入等操作。这类查询引擎在业务层创建Schema来映射HBase表结构，然后通过解析SQL语法数，最后底层在调用HBase的Java API实现。

　　本篇内容，笔者并不是给大家来介绍HBase的SQL引擎，我们来关注HBase更低层的东西，那就是HBase的存储实现。以及跨集群的HBase集群数据迁移。

2.内容

　　HBase数据库是唯一索引就是RowKey，所有的数据分布和查询均依赖RowKey。所以，HBase数据库在表的设计上会有很严格的要求，从存储架构上来看，HBase是基于分布式来实现的，通过Zookeeper集群来管理HBase元数据信息，比如表名就存放在Zookeeper的/hbase/table目录下。如下图所示：

2.1 Architecture

　　HBase是一个分布式存储系统，底层数据存储依赖Hadoop的分布式存储系统（HDFS）。HBase架构分三部分来组成，它们分别是：ZooKeeper、HMaster和HRegionServer。

• ZooKeeper：HBase的元数据信息、HMaster进程的地址、Master和RegionServer的监控维护（节点之间的心跳，判断节点是否下线）等内容均需要依赖ZooKeeper来完成。是HBase集群中不可缺少的核心之一。
• HMaster：HMaster进程在HBase中承担Master的责任，负责一些管理操作，比如给表分配Region、和数据节点的心跳维持等。一般客户端的读写数据的请求操作不会经过Master，所以在分配JVM内存的适合，一般32GB大小即可。
• HRegionServer：HRegionServer进程在HBase中承担RegionServer的责任，负责数据的存储。每个RegionServer由多个Region组成，一个Region维护一定区间的RowKey的数据。如下图所示：

　　图中Region（dn2:16030）维护的RowKey范围为0001～0002。HBase集群的存储结构如下图所示：

　　Zookeeper通常由奇数个组成，便于分布式选举，可参考《分布式系统选举算法剖析》一文了解，这里不多赘述细节。HBase为了保证高可用性（HA），一般都会部署两个Master节点，其中一个作为主，另一个作为Backup节点。这里谁是主，谁是Backup取决于那个HMaster进程能从Zookeeper上对应的Master目录中竞争到Lock，持有该目录Lock的HMaster进程为主Master，而另外一个为Backup，当主Master发生意外或者宕机时，Backup的Master会立刻竞争到Master目录下的Lock从而接管服务，成为主Master对外提供服务，保证HBase集群的高可用性。

2.2 RegionServer

　　HBase负责数据存储的就是RegionServer，简称RS。在HBase集群中，如果只有一份副本时，整个HBase集群中的数据都是唯一的，没有冗余的数据存在，也就是说HBase集群中的每个RegionServer节点上保存的数据都是不一样的，这种模式由于副本数只有一份，即是配置多个RegionServer组成集群，也并不是高可用的。这样的RegionServer是存在单点问题的。虽然，HBase集群内部数据有Region存储和Region迁移机制，RegionServer服务的单点问题可能花费很小的代价可以恢复，但是一旦停止RegionServre上含有ROOT或者META表的Region，那这个问题就严重，由于数据节点RegionServer停止，该节点的数据将在短期内无法访问，需要等待该节点的HRegionServer进程重新启动才能访问其数据。这样HBase的数据读写请求如果恰好指向该节点将会收到影响，比如：抛出连接异常、RegionServer不可用等异常。

3.日志信息

　　HBase在实现WAL方式时会产生日志信息，即HLog。每一个RegionServer节点上都有一个HLog，所有该RegionServer节点上的Region写入数据均会被记录到该HLog中。HLog的主要职责就是当遇到RegionServer异常时，能够尽量的恢复数据。

　　在HBase运行的过程当中，HLog的容量会随着数据的写入越来越大，HBase会通过HLog过期策略来进行定期清理HLog，每个RegionServer内部均有一个HLog的监控线程。HLog数据从MemStore Flush到底层存储（HDFS）上后，说明该时间段的HLog已经不需要了，就会被移到“oldlogs”这个目录中，HLog监控线程监控该目录下的HLog，当该文件夹中的HLog达到“hbase.master.logcleaner.ttl”（单位是毫秒）属性所配置的阀值后，监控线程会立即删除过期的HLog数据。

4.数据存储

　　HBase通过MemStore来缓存Region数据，大小可以通过“hbase.hregion.memstore.flush.size”（单位byte）属性来进行设置。RegionServer在写完HLog后，数据会接着写入到Region的MemStore。由于MemStore的存在，HBase的数据写入并非是同步的，不需要立刻响应客户端。由于是异步操作，具有高性能和高资源利用率等优秀的特性。数据在写入到MemStore中的数据后都是预先按照RowKey的值来进行排序的，这样便于查询的时候查找数据。

5.Region分割

　　在HBase存储中，通过把数据分配到一定数量的Region来达到负载均衡。一个HBase表会被分配到一个或者多个Region，这些Region会被分配到一个或者多个RegionServer中。在自动分割策略中，当一个Region中的数据量达到阀值就会被自动分割成两个Region。HBase的表中的Region按照RowKey来进行排序，并且一个RowKey所对应的Region只有一个，保证了HBase的一致性。

　　一个Region中由一个或者多个Store组成，每个Store对应一个列族。一个Store中包含一个MemStore和多个Store Files，每个列族是分开存放以及分开访问的。自动分割有三种策略，分别是：

• ConstantSizeRegionSplitPolicy：在HBase-0.94版本之前是默认和唯一的分割策略。当某一个Store的大小超过阀值时（hbase.hregion.max.filesize，默认时10G），Region会自动分割。
• IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：在HBase-0.94中，这个策略分割大小和表的RegionServer中的Region有关系。分割计算公式为：Min(R*R*’hbase.hregion.memstore.flush.size’,’hbase.hregion.max.filesize’)，其中，R表示RegionServer中的Region数。比如：hbase.hregion.memstore.flush.size=256MB，hbase.hregion.max.filesize=20GB，那么第一次分割的大小为Min(1*1*256,20GB)=256MB，也就是在第一次大到256MB会分割成2个Region，后续以此公式类推计算。
• KeyPrefixRegionSplitPolicy：可以保证相同前缀的RowKey存放在同一个Region中，可以通过hbase.regionserver.region.split.policy属性来指定分割策略。

6.磁盘合理规划

　　部署HBase集群时，磁盘和内存的规划是有计算公式的。随意分配可能造成集群资源利用率不高导致存在浪费的情况。公式如下：

# 通过磁盘维度的Region数和Java Heap维度的Region数来推导 
Disk Size/(RegionSize*ReplicationFactor)=Java Heap*HeapFractionForMemstore/(MemstoreSize/2)

　　公式中对应的hbase-site.xml文件中的属性中，见下表：

　　在实际使用中，MemstoreSize空间打下只使用了一半（1/2）的容量。 举个例子，一个RegionServer的副本数配置为3，RegionSize为10G，HBase的JVM内存分配45G，HBase的MemstoreSize为128M，那此时根据公式计算得出理想的磁盘容量为45G*1024*0.4*2*10G*1024*3/128M=8.5T左右磁盘空间。如果此时，分配一个节点中挂载10个可用盘，共27T。那将有两倍的磁盘空间不匹配造成浪费。 为了提升磁盘匹配度，可以将RegionSize值提升至30G，磁盘空间计算得出25.5T，基本和27T磁盘容量匹配。

7.数据迁移

　　对HBase集群做跨集群数据迁移时，可以使用Distcp方案来进行迁移。该方案需要依赖MapReduce任务来完成，所以在执行迁移命令之前确保新集群的ResourceManager、NodeManager进程已启动。同时，为了查看迁移进度，推荐开启proxyserver进程和historyserver进程，开启这2个进程可以方便在ResourceManager业务查看MapReduce任务进行的进度。 迁移的步骤并不复杂，在新集群中执行distcp命令即可。具体操作命令如下所示：

# 在新集群的NameNode节点执行命令 
[[email protected] ~]$ hadoop distcp -Dmapreduce.job.queue.name=queue_0001_01 -update -skipcrccheck -m 100 hdfs://old_hbase:9000/hbase/data/tabname /hbase/data/tabname

　　为了迁移方便，可以将上述命令封装成一个Shell脚本。具体实现如下所示：

#! /bin/bash 
for i in `cat /home/hadoop/hbase/tbl` 
do 
echo $i 
hadoop distcp -Dmapreduce.job.queue.name=queue_0001_01 -update -skipcrccheck -m 100 hdfs://old_hbase:9000/hbase/data/$i /hbase/data/$i 
done 
hbase hbck -repairHoles

　　将待迁移的表名记录在/home/hadoop/hbase/tbl文件中，一行代表一个表。内容如下所示：

[email protected] ~]$ vi /home/hadoop/hbase/tbl 
 
 
# 表名列表 
tbl1 
tbl2 
tbl3 
tbl4

　　最后，在循环迭代迁移完成后，执行HBase命令“hbase hbck -repairHoles”来修复HBase表的元数据，如表名、表结构等内容，会从新注册到新集群的Zookeeper中。

8.总结

　　HBase集群中如果RegionServer上的Region数量很大，可以适当调整“hbase.hregion.max.filesize”属性值的大小，来减少Region分割的次数。在执行HBase跨集群数据迁移时，使用Distcp方案来进行，需要保证HBase集群中的表是静态数据，换言之，需要停止业务表的写入。如果在执行HBase表中数据迁移时，表持续有数据写入，导致迁移异常，抛出某些文件找不到。

9.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉。