hbase存储设计原理

【万亿级存储实战】Python操作HBase全指南:从原理到海量数据设计 / Java实现(需部署到RegionServer)try {count++;# Python调用print(f"行数:# Python调用 result = table . coprocessor_service(row_start = b'start_key' , row_end = b'end_key' , method = 'count') print(f"行数: {0。 阅读详情

简介

hbase为何能如此高效的在海量数据中进行快速读写,和其内存存储结构设计是有必然关系的,理解其存储设计思想,将会非常有助大家对hbase的使用和维护。

存储思想

HBase采用Log Structured Merge Trees(LSM)的存储思想。

LSM树

核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力。LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在内存中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾 (因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合并到一起)。

简易模型

lsm简易模型

存储模块简介

RegionServer 是hbase存储基本单元。
RegionServer = HLog + HRegion (一个server中可以含多个region)
HRegion = Store + MemStore + HFile (Store是列式结构,就可以代表着列族)
regionServer

hbase具体存储实现

LSM的具体实现

level 0

写 MemStore (内存)+ HLog WAL(Write Ahead Log预写日志,如果系统突然宕机,hbase可以通过WAL读取日志回复系统状态,保证高可用)。实现低延迟,实时交互。此时hbase中的数据状态是不可靠数据。

level 1

MemStore达到预值后会刷写文件成storeFile。

level 2

compaction(合并),操作将文件合并。storeFile采用多路归并算法合并成写入HFile,HFile为hbase最小存储单元,保存在hdfs上成为可靠数据。compaction分为minor和major类似于虚拟机GC,major比较耗时和资源。

Compaction

HBase简介:高效分布式数据存储和处理 HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在Apache Hadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。通过HBase的分布式特性和列式存储,可以轻松处理大规模数据集,并实现高吞吐量和低延迟的数据访问。这种分布式存储的方式使得HBase能够存储和处理大规模的数据集。列式存储:HBase采用列式存储的方式,将数据按列族的形式存储在磁盘上。这种存储方式具有高度的灵活性,可以根据应用的需求选择性地读取和写入数据。 阅读详情

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