HBase Region解析

Hbase, 大数据 / 作者：
什么是Region ？
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Region是HBase数据管理的基本单位。数据的move,数据的balance，数据的split，都是按照region来进行操作的。
region中存储这用户的真实数据，而为了管理这些数据，HBase使用了RegionSever来管理region。
一个表中可以包含一个或多个Region。
每个Region只能通过一个RS（RegionServer）提供服务，一个RS可以同时对多个Region提供服务，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
regionServer其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。我们访问hbase的时候，先去hbase系统表查找定位这条记录属于哪个region，然后定位到这个region属于哪个服务器，然后就到哪个服务器里面查找对应region中的数据

每个region有三个主要要素:

  • 它所属于哪张表
  • 它所包含的的第一行(第一个region没有首行)
  • 它所包含的最后一行(末一个region没有末行)

当表初写数据时，此时表只有一个region ,当随着数据的增多，region开始变大，等到它达到限定的阀值大小时，变化把region分裂为两个大小基本相同的region,而这个阀值就是storefile的设定大小(参数:hbase.hregion.max.filesize新版本默认10G) ,在第一次分裂region之前，所有加载的数据都放在原始区域的那台服务器上，随着表的变大region的个数也会相应的增加，而region是Hbase集群分布数据的最小单位。(但region也是由block组成，具体这个block和hdfs block什么样的关系后面再说，region是属于单一的regionserver，除非这个regionserver宕机，或者其它方式挂掉，再或者执行balance时，才可能会将这部分region的信息转移到其它机器上。)
这也就是为什么region比较少的时候，导致region分配不均，总是分派到少数的节点上，读写并发效果不显著，这就是hbase读写效率比较低的原因。

Region 的结构？

  1. 层级结构
  • Table (HBase 表)
  • Region(表的Regions)
    • Store(Region中以列族为单位的单元)
      • MemStore (用于写缓存)
        • StoreFile (StoreFiles for each Store for each Region for the table)
          • Block (读写的最小单元)
  1. 重要成员

2.1 Region

Region是HBase数据存储和管理的基本单位

2.1.1 Region的数量设计

设计的本意是每个Server运行小数量（2-200）个大容量（5-20Gb）的Region，理由如下：

  • 每个MemStore需要2MB的堆内存，2MB是配置的，假如有1000拥有两个列族的Region，那么就需要3.9GB的堆内存，还是没有存储任何数据的情况下
  • HMaster要花大量的时间来分配和移动Region
  • 过多Region会增加ZooKeeper的负担
  • 每个Region会对应一个MapReduce任务，过多Region会产生太多任务

2.1.2 Region的分配

2.1.2.1 启动时的分配步骤

  1. Master启动时调用 AssignmentManager。
  2. AssignmentManager 查看hbase:meta中已经分配好的Region
  3. 如果Regiond的分配依然有效的话 (如果RegionServer 仍然在线的话) 维持当前分配
  4. 如果分配失效,LoadBalancerFactory 会被调用来分配region. 负载均衡器(HBase 1.0默认使用StochasticLoadBalancer ) 分配任务到Region Server中
  5. 如果需要的话，Region Server分配信息会更新到hbase:meta中。RegionServer启动时调用启动代码来启动region。

2.1.2.2 RegionServer失效时的分配步骤

  1. Region Server挂掉后它上面的regions变得不可用。
  2. Master检测到Region Server挂掉了。
  3. 失效Region Server上的region分配会被认为无效并采用跟启动时同样顺序的步骤分配region
  4. 正在进行的查询操作会重新执行，不会丢失
  5. 切换动作要在以下时间内完成： ZooKeeper session timeout + split time + assignment/replay time

2.1.3 Region的位置选择

Region的位置选择通过HDFS的复制机制完成
1）步骤：

  1. 第一个副本写在本地节点
  2. 第二副本写到另一个机上任意节点
  3. 第三个副本写到跟第二副本相同机架不同节点的其他节点
  4. 后面的副本将写到集群中的任意节点中。

2）要点：

  • 选址是在flush或者compaction之后执行的
  • 当RegionServer失效后，其上的Region被转移到其他的RegionServer，那么此时被转移的Region不具备数据本地性，直到下一次compaction执行之后才重新具备数据本地性

2.1.4 Region的切分

  • 当Region的大小达到指定的阀值时，RegionServer会执行Region的切分
  • 该操作由RegionServer单独执行，Master不参与
  • 分裂执行完毕后，会将子Region添加到hbase:meta并且汇报给Master
  • 可以自定义切分策略，可以在hbase-site.xml设置

<property>
<name>hbase.regionserver.region.split.policy</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy</value></property>

  • 支持手动执行切分
  • 可以指定切分点
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2.1.5 Region的合并

2.1.5.1 意义

  • 当存在大量没有数据的region时，执行region的合并来避免region过多
  • 之所以会存在大量没有数据的region是为了避免region到达阀值引起分裂的开销，创建表格时先进行预分区。

2.1.5.2 步骤

  1. 客户端发送指令给Master
  2. Master收到指令后将要合并的region移动到指定的RegionServer
  3. Master发送Merge请求给指定的RegionServer执行合并操作
  4. 最后将被合并的regions从hbase:meta中删除并添加合并后的region

2.2 Store

  • 以列族为单元，即对应表中每个region中一个列族
  • 包含一个MemStore和0到多个StoreFile（HFile）

2.2.1 MemStore

  • 将修改信息缓存在内存当中
  • 信息格式为Cell/KeyValue
  • 当flush触发时，MemStore会生成快照保存起来，新的MemStore会继续接收修改信息，指导flush完成之后快照会被删除
  • 当一个MemStore flush发生时，属于同一个region的memStore会一起flush

2.2.2.1 MemStore Flush的触发情况

  • MemStore的大小达到单个MemStore阀值
  • RegionServer中所有MemStore的使用率超过RS中MemStore上限值，该Server上所有MemStore会执行flush直到完成或者小于RS中MemStore安全值
  • RegionServer中WAL超过WAL阀值
    单个MemStore阀值：hbase.hregion.memstore.flush.size RS中MemStore上限值：hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit
    RS中MemStore安全值：hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit WAL阀值：hbase.regionserver.max.logs

2.3 StoreFile/HFile

2.3.1 格式

2.3.1.1 概念：

  • Data Block Size：数据块大小。默认为64KB。因为查询key是按照顺序查询的，所以需要选择合适的Size来避免一个Block包含过多Key/Value对。
  • Maximum Key Length：最大key长度。10-100字节是比较合适的大小，key的形式：rowkey+column family:qualifier+timestamp
  • Maximum File Size：最大File大小。Trailer、File-Info和Data-Index都会在读取和写入时存到内存中，所以最好保证File的大小在合理的范围，避免占用过多内存。
  • Compression Algorithm：压缩算法。
  • 好处：
    • 减少磁盘I/O
    • 提高传输效率和减少磁盘空间
    • 减少读取请求的返回量
  • 支持的压缩库
    • GZ
    • LZO

2.3.1.2 HFile 结构

结构图如下：

Trailer结构

  • Data Block：存储键值对的长度和值
  • Meta Block：用户定义元数据
  • File Info：关于HFile的元数据
  • Data Index：Data Block的索引，也就是每个Block的第一个Key的偏移量
  • Trailer：固定的源数据，用于存储以上每个部分的偏移量，读取HFile时首先要读取Trailer。

2.3.2 KeyValue

KeyValue以字节数组的形式存储，包含以下部分:

  • keylength
  • valuelength
  • key
  • value

Key的格式如下：

  • rowlength
  • row (也就是the rowkey)
  • columnfamilylength
  • columnfamily
  • columnqualifier
  • timestamp
  • keytype (例如 Put, Delete, DeleteColumn, DeleteFamily)

2.4 Scan 步骤

  1. 当客户端提交scan请求时，HBase会创建为每个Region创建RegionScanner 实例来处理scan请求
  • RegionScanner 包含一组StoreScanner实例，每个列族对应一个StoreScanner实例
  • 每个StoreScanner实例包含一组StoreFileScanner实例, 每个toreFileScanner实例对应每个列族的HFile, 同时包含一组对应MemStore的KeyValueScanner。
  • The two lists are merged into one, which is sorted in ascending order with the scan object for the MemStore at the end of the list.
  • 当StoreFileScanner实例被构造, 会生成MultiVersionConcurrencyControl 读取点, 就是当前的memstoreTS, 用来过滤掉

2.5 Compaction

2.5.1 Minor Compaction(次压缩)

HBase会自动挑选小的临近的HFiles将它们重新写到一些大的HFiles中。这个过程称为次压缩。次压缩通过将更小的files写到一些大的flies进行合并操作来实现减少file的数量。

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2.5.2 Major Compaction(主压缩)

  • 合并一个Region中每一个列族的所有HFile写到一个HFile中
  • 会删除掉那些标记删除和过期的cells。提高了读取性能
  • 将所有数据进行了重写，产生大量的I/O开销或者网络开销，称为写放大
  • 自动执行，通常安排在周末或者晚上

2.6 Region 负载均衡

当region分裂之后，RS之间的region数量差距变大时，HMaster便会执行负载均衡来调整部分region的位置，使得每个RS的region数量保持在合理范围之内，负载均衡会引起region的重新定位，使得涉及的region不具备数据本地性，即HFile和region不在同一个DataNode。这种情况会在major compaction 之后得到解决。

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