HBase ROOT 和 META 表結構

2021-07-07 10:09:58 字數 3757 閱讀 2773

在hbase中,大部分的操作都是在regionserver完成的,client端想要插入,刪除,查詢資料都需要先找到相應的regionserver。什麼叫相應的regionserver?就是管理你要操作的那個region的regionserver。client本身並不知道哪個regionserver管理哪個region,那麼它是如何找到相應的regionserver的?本文就是在研究原始碼的基礎上揭秘這個過程。

在前面的文章「hbase儲存架構」中我們已經討論了hbase基本的儲存架構。在此基礎上我們引入兩個特殊的概念:-root-和.meta.。這是什麼?它們是hbase的兩張內建表,從儲存結構和操作方法的角度來說,它們和其他hbase的表沒有任何區別,你可以認為這就是兩張普通的表,對於普通表的操作對它們都適用。它們與眾不同的地方是hbase用它們來存貯乙個重要的系統資訊——region的分布情況以及每個region的詳細資訊。

好了,既然我們前面說到-root-和.meta.可以被看作是兩張普通的表,那麼它們和其他表一樣就應該有自己的表結構。沒錯,它們有自己的表結構,並且這兩張表的表結構是相同的,在分析原始碼之後我將這個表結構大致的畫了出來:

-root-和.meta.表結構

我們來仔細分析一下這個結構,每條row記錄了乙個region的資訊。

首先是rowkey,rowkey由三部分組成:tablename, startkey 和 timestamp。rowkey儲存的內容我們又稱之為region的name。哦,還記得嗎?我們在前面的文章中提到的,用來存放region的資料夾的名字是regionname的hash值,因為regionname可能包含某些非法字元。現在你應該知道為什麼regionname會包含非法字元了吧,因為startkey是被允許包含任何值的。將組成rowkey的三個部分用逗號連線就構成了整個rowkey,這裡timestamp使用十進位制的數字字串來表示的。這裡有乙個rowkey的例子:

table1,rk10000,12345678
然後是表中最主要的family:info,info裡面包含三個column:regioninfo, server, serverstartcode。其中regioninfo就是region的詳細資訊,包括startkey, endkey 以及每個family的資訊等等。server儲存的就是管理這個region的regionserver的位址。

所以當region被拆分、合併或者重新分配的時候,都需要來修改這張表的內容。

到目前為止我們已經學習了必須的背景知識,下面我們要正式開始介紹client端尋找regionserver的整個過程。我打算用乙個假想的例子來學習這個過程,因此我先構建了假想的-root-表和.meta.表。

.meta.行記錄結構

現在假設我們要從table2裡面插尋一條rowkey是rk10000的資料。那麼我們應該遵循以下步驟:

從.meta.表裡面查詢哪個region包含這條資料。

獲取管理這個region的regionserver位址。

連線這個regionserver, 查到這條資料。

好,我們先來第一步。問題是.meta.也是一張普通的表,我們需要先知道哪個regionserver管理了.meta.表,怎麼辦?有乙個方法,我們把管理.meta.表的regionserver的位址放到zookeeper上面不久行了,這樣大家都知道了誰在管理.meta.。

貌似問題解決了,但對於這個例子我們遇到了乙個新問題。因為table1實在太大了,它的region實在太多了,.meta.為了儲存這些region資訊,花費了大量的空間,自己也需要劃分成多個region。這就意味著可能有多個regionserver在管理.meta.。怎麼辦?在zookeeper裡面儲存所有管理.meta.的regionserver位址讓client自己去遍歷?hbase並不是這麼做的。

hbase的做法是用另外乙個表來記錄.meta.的region資訊,就和.meta.記錄使用者表的region資訊一模一樣。這個表就是-root-表。這也解釋了為什麼-root-和.meta.擁有相同的表結構,因為他們的原理是一模一樣的。

假設.meta.表被分成了兩個region,那麼-root-的內容看上去大概是這個樣子的:

-root-行記錄結構

/hbase/root-region-server
等等,如果-root-錶太大了,要被分成多個region怎麼辦?嘿嘿,hbase認為-root-表不會大到那個程度,因此-root-只會有乙個region,這個region的資訊也是被存在hbase內部的。

現在讓我們從頭來過,我們要查詢table2中rowkey是rk10000的資料。整個路由過程的主要**在org.apache.hadoop.hbase.client.hconnectionmanager.tableservers中:

private hregionlocation locateregion(final

byte tablename,

final

byte row, boolean usecache) throws ioexception

if (bytes.equals(tablename, root_table_name))

return

this.rootregionlocation;

} } else

if (bytes.equals(tablename, meta_table_name)) else

}

這是乙個遞迴呼叫的過程:

獲取table2,rowkey為rk10000的regionserver => 獲取.meta.,

rowkey為table2,rk10000, 99999999999999的regionserver => 獲取-root-,rowkey為.meta.,

table2,rk10000,99999999999999,99999999999999的regionserver => 獲取-root-的regionserver => 從zookeeper得到-root-的regionserver => 從-root-表中查到rowkey最接近(小於) .meta.,

table2,rk10000,99999999999999,99999999999999的一條row,並得到.meta.的regionserver => 從.meta.表中查到rowkey最接近(小於)table2,rk10000, 99999999999999的一條row,並得到table2的regionserver => 從table2中查到rk10000的row

到此為止client完成了路由regionserver的整個過程,在整個過程中使用了新增「99999999999999」字尾並查詢最接近(小於)rowkey的方法。對於這個方法大家可以仔細揣摩一下,並不是很難理解。

最後要提醒大家注意兩件事情:

1. 在整個路由過程中並沒有涉及到masterserver,也就是說hbase日常的資料操作並不需要masterserver,不會造成masterserver的負擔。

2. client端並不會每次資料操作都做這整個路由過程,很多資料都會被cache起來。至於如何cache,則不在本文的討論範圍之內。

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