【HBase底层原理之物理存储】掌握HBase底层原理，升职加薪！

物理存储

1、整体结构

1、Table中的所有行都按照row key的字典序排列。

2、Table 在行的方向上分割为多个Hregion。

3、region按大小分割的(默认10G)，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion。

4、Hregion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。

5、HRegion虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。

事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个column family。

每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。如上图：

2、STORE FILE & HFILE结构(了解)

StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

附：HFile的格式为：

首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。正如图中所示的，Trailer中有指针指向其他数 据块的起始点。

File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。

Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。

Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。 每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。

HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：

开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是 RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。

HFile分为六个部分：

Data Block 段–保存表中的数据，这部分可以被压缩

Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对，可以被压缩。

File Info 段–Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。

Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key。

Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引。

Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先 读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。

HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。

目标Hfile的压缩支持两种方式：Gzip，Lzo。

3、Memstore与storefile

一个region由多个store组成，每个store包含一个列族的所有数据

Store包括位于内存的memstore和位于硬盘的storefile

写操作先写入memstore,当memstore中的数据量达到某个阈值，Hregionserver启动flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独一个storefile

当storefile大小超过一定阈值后，会把当前的region分割成两个，并由Hmaster分配给相应的region服务器，实现负载均衡

客户端检索数据时，先在memstore找，找不到再找storefile

4、HLog(WAL log)

WAL 意为Write ahead log(http://en.wikipedia.org/wiki/Write-ahead_logging)，类似mysql中的binlog,用来 做灾难恢复时用，Hlog记录数据的所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。

每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是，如果一台region server下线，为了恢复其上的region，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File：

1、 HLog Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是”写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。

2、HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。

如需转载请注明出处（创作不易请见谅）

和巨婴程序猿一起成长。让自己变得更优秀

想了解更多精彩内容，快来关注跟着巨婴去逆袭

我最近一直在思考（大数据通俗讲解）的问题，你的看法是什么呢？关注我快说出来一起交流一下吧~