hbase 架构

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在HBase中，表被分割成区域，并由区域服务器提供服务。区域被列族垂直分为“Stores”。Stores被保存在HDFS文件。

HBase有三个主要组成部分：客户端库，主服务器和区域服务器。区域服务器可以按要求添加或删除。

源自：https://www.yiibai.com/hbase/hbase_architecture.html

主服务器

主服务器是 -

• 分配区域给区域服务器并在Apache ZooKeeper的帮助下完成这个任务。
• 处理跨区域的服务器区域的负载均衡。它卸载繁忙的服务器和转移区域较少占用的服务器。
• 通过判定负载均衡以维护集群的状态。
• 负责模式变化和其他元数据操作，如创建表和列。

区域

区域只不过是表被拆分，并分布在区域服务器。

区域服务器

区域服务器拥有区域如下 -

• 与客户端进行通信并处理数据相关的操作。
• 句柄读写的所有地区的请求。
• 由以下的区域大小的阈值决定的区域的大小。

需要深入探讨区域服务器：包含区域和存储，如下图所示：

存储包含内存存储和HFiles。memstore就像一个高速缓存。在这里开始进入了HBase存储。数据被传送并保存在Hfiles作为块并且memstore刷新。

Zookeeper

• Zookeeper管理是一个开源项目，提供服务，如维护配置信息，命名，提供分布式同步等
• Zookeeper代表不同区域的服务器短暂节点。主服务器使用这些节点来发现可用的服务器。
• 除了可用性，该节点也用于追踪服务器故障或网络分区。
• 客户端通过与zookeeper区域服务器进行通信。
• 在模拟和独立模式，HBase由zookeeper来管理。

HBase 具有如下特性：

• 强一致性读写：HBase 不是“eventually consistent（最终一致性）”数据存储。这让它很适合高速计数聚合类任务；
• 自动分片(Automatic sharding)： HBase 表通过 region 分布在集群中。数据增长时，region 会自动分割并重新分布；
• RegionServer 自动故障转移；
• Hadoop/HDFS 集成：HBase 支持开箱即用地支持 HDFS 作为它的分布式文件系统；
• MapReduce： HBase 通过 MapReduce 支持大并发处理；
• Java 客户端 API：HBase 支持易于使用的 Java API 进行编程访问；
• Thrift/REST API：HBase 也支持 Thrift 和 REST 作为非 Java 前端的访问；
• Block Cache 和 Bloom Filter：对于大容量查询优化， HBase 支持 Block Cache 和 Bloom Filter；
• 运维管理：HBase 支持 JMX 提供内置网页用于运维。

hbase 架构

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原文地址：https://www.cnblogs.com/playforever/p/9050805.html