1.Hbase集群组件架构

Hbase集群主要的服务组件是Zookeeper，Hmaster和RegionServer。其中Hbase集群强依赖与Zookeeper提供的服务.为什么Hbase离不开ZK?

1.1Zookeeper在Hbase集群中的作用

        Apache ZooKeeper是一个用于分布式协调的客户端/服务器系统，它公开一个类似于文件系统的接口，其中每个节点（称为znode）可能包含数据和一组子节点。每个 znode 都有一个名称，可以使用类似文件系统的路径（例如，/root-znode/sub-znode/my-znode）进行标识。节点创建完以后ZK会去追踪节点的状态。

       在 Apache HBase 中，ZooKeeper 在 Masters 和 RegionServers 之间协调、通信和共享状态。HBase 的设计策略是仅将 ZooKeeper 用于瞬态数据（即用于协调和状态通信）。因此，如果 HBase 的 ZooKeeper 数据被删除，只会影响临时操作——数据可以继续写入/读取 HBase。

Zookeeper集群在Hbase集群中主要作用有如下几个：

  1. 实现Hmaster节点的高可用管理，HA
  2. 对集群所有RegionServer状态监控，宕机后会通知Hmaster;每个RS启动时都会在ZK上注册,然后master会去监控这个znode
  3. 分布式一致锁的提供，保证数据写入的事务性，表的删除，新建，更新需要维护全局锁
  4. 维护管理了Hbase相关元数据信息

其实配置zk集群和hbase集群的搭配使用，核心配置文件不多，主要就是Hbase zk集群节点信息，通信端口等。

 <configuration>
    ...
    <property>
      <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
      <value>2222</value>
      <description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
      The port at which the clients will connect.
      </description>
    </property>
    <property>
      <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
      <value>rs1.example.com,rs2.example.com,rs3.example.com,rs4.example.com,rs5.example.com</value>
      <description>Comma separated list of servers in the ZooKeeper Quorum.
      For example, "host1.mydomain.com,host2.mydomain.com,host3.mydomain.com".
      By default this is set to localhost for local and pseudo-distributed modes
      of operation. For a fully-distributed setup, this should be set to a full
      list of ZooKeeper quorum servers. If HBASE_MANAGES_ZK is set in hbase-env.sh
      this is the list of servers which we will start/stop ZooKeeper on.
      </description>
    </property>
    <property>
      <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
      <value>/usr/local/zookeeper</value>
      <description>Property from ZooKeeper's config zoo.cfg.
      The directory where the snapshot is stored.
      </description>
    </property>
    ...
  </configuration>

那么zookeeper到底在hbase集群中起到的作用需要后者强依赖于它呢，我们可以登录zookeeper集群，看下上面都有哪些变化，如下ls /hbase目录，我们可以看到/hbase目录下有很多子目录，下面我们详细分析一下这些目的作用，这也是zk在hbase集群中作用的体现。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper, hadoop-ha, hbase]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hbase
[meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, table-lock, 
flush-table-proc, master-maintenance, online-snapshot, switch, 
master, running, draining, namespace, rsgroup, hbaseid, table]

1.1.1  meta-region-server

       meta-region-server 是维护hbase：meta表所在的节点信息。在Hbase集群中会维护一个hbase：meta表，这个表是集群中所有region的相关信息，包括region所在RS节点，region的rowkey范围，以及region所在表名，列值等信息。

        这个bhase：meta表其实就是一个表的形式存储在hbase中的，只是这个表只有一个region，不切分；一般这个表/region不大，比如一个集群几十万个region的hbase：meta表也只有几百兆的大小。有些教程还有什么root:meta表，其实在hbase0.98之后，hbase就废弃了root表，仅保留meta表（还有namespace，这个类似于mysql中数据库吧，多租户时隔离表用），并且该meta表不允许split。

      这个hbase:meta表或者说这个region也会存储在hbase节点上，具体存储在哪个节点上我们需要维护一下，这件事就是ZK干的（因为是region就可能因为RS的挂掉，负载均衡等移动位置。Hmaster在启动时会将hbase：meta表加载到ZK集群）。所以用户CRUD表时需要先去ZK上找到这个hbase:meta元数据表存在哪个节点上，然后在去跟这个节点通信，获取对应的元数据信息。如下图往hbase写一条数据ZK对元数据管理的作用

      如下，我们在zk上get /hbase/meta-region-server，看下，发现habse：meta表存储在10.21.129.48这个节点上。很多人会有疑问，这个meta表既然这么重要为啥不直接向hive一样弄个元数据库存一下,或者指定节点存储这个meta表，大家都指定访问这个ip去请求元数据不就行了嘛？干嘛还有通过zk多一层查询？

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /hbase/meta-region-server
�master:16000�
�T9�
�PBUF
*
10-21-129-48-jhdxyjd.mob.local�}��Ċ�/
cZxid = 0xc0012cae2
ctime = Wed Mar 17 23:46:56 CST 2021
mZxid = 0x110020d849
mtime = Wed Jun 16 09:54:38 CST 2021
pZxid = 0xc0012cae2
cversion = 0
dataVersion = 17
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 77
numChildren = 0

1.1.2 rs

rs就比较简单了，就是保存了hbase集群中的所有存活RegionServer的节点，RS每个节点在启动时会去该/hbase/rs目录下注册，注册一个属于自己的临时节点。如果节点超时，就会被清理，Hmaster也会去监听状态，这样RS下线就会知道，好将对应的region转移走。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] ls /hbase/rs
[10-90-48-217-jhdxyjd.mob.local,16020,1624976906164, 10-90-48-215-jhdxyjd.mob.local,16020,1625031043975, 
10-21-129-47-jhdxyjd.mob.local,16020,1616003544583, 10-21-129-50-jhdxyjd.mob.local,16020,1616003544064, 10-90-48-216-jhdxyjd.mob.local,16020,
1616003544204, 10-21-129-48-jhdxyjd.mob.local,16020,1616003544351, 10-90-50-69-jhdxyjd.mob.local,16020,1623810752097, 10-90-50-68-jhdxyjd.mob.local,16020,1625036813762, 10-21-129-49-jhdxyjd.mob.local,16020,1625025595518, 10-90-48-214-jhdxyjd.mob.local,16020,1625037902449]

---查看具体节点下的信息
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] get  /hbase/rs/10-90-48-217-jhdxyjd.mob.local,16020,1624976906164
�regionserver:16020[�34��dPBU�}�
2.1.0-cdh6.1.0Wfi+e:///c-++ai+e_._edha+7/b+i+d/cdh/hba_e/2.1.0-cdh6.1.0/_-+/BUILD/hba_e-2.1.0-cdh6.1.0U+++-++"+e++i+_*Th+ Dec  6 16:59:58 PST 20182 1d0b6db6b151eb26a67d5c6b3e6a29998@
cZ|id = 0|1100265e4d
c+i+e = T+e J++ 29 22:28:29 CST 2021
+Z|id = 0|1100265e4d
++i+e = T+e J++ 29 22:28:29 CST 2021
-Z|id = 0|1100265e4d
c+e__i-+ = 0
da+aVe__i-+ = 0
ac+Ve__i-+ = 0
e-he+e_a+O++e_ = 0|578414c9bc3370e
da+aLe+g+h = 232
+++Chi+d_e+ = 0
[z+: +-ca+h-_+:2181(CONNECTED) 13]

1.1.3 splitWAL

望文生义，splitWAL切分RegionServer中的预写日志HLOG/WAL。所以这个是为了提高故障转移效率使用的。就是Master可以要求集群中所有的RegionServer未回放日志的切分，提高故障转移效率。而ZK主要用来协调Master和RS使用的。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] ls /hbase
[meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, table-lock, flush-table-proc, master-maintenance, online-snapshot, switch, master, running, draining, namespace, rsgroup, hbaseid, table]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] get /hbase/splitWAL

cZxid = 0xc0012ca7f
ctime = Wed Mar 17 23:45:59 CST 2021
mZxid = 0xc0012ca7f
mtime = Wed Mar 17 23:45:59 CST 2021
pZxid = 0x11002159ae
cversion = 18
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 0

1.1.4 backup-masters

记录集群中备份Master的节点信息，当Master挂了后故障转移使用的，比如主master挂了，zookeeper就会通过选举机制，从备master中选举出来一个当主master角色。比如我这个集群有三个备份master。这个主要就是用来保证Master HA机制的。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] ls /hbase
[meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, table-lock, flush-table-proc, master-maintenance, online-snapshot, switch, master, running, draining, namespace, rsgroup, hbaseid, table]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] ls /hbase/backup-masters
[10-90-50-49-jhdxyjd.mob.local,16000,1616003829600, 10-90-50-48-jhdxyjd.mob.local,16000,1616003957172,
 10-90-48-146-jhdxyjd.mob.local,16000,1616003544404]

1.1.5 table-lock

Zookeeper在分布式系统中的一大核心作用就是提供了分布式锁，保证每次操作的事务性。我们都知道Hbase中表的存储是分布式存储的，一张表分多个region存储在不同的RegionServer上，那么如果我们通过多个客户端同时操作一个表，如何在分布式的情况下保证表数据的准确性呢？所以客户端每次在对表的DDL之前都需要先获取表的全局锁，防止多个操作互相冲突。最终实现单次操作的原子性，要么都成功，要么都失败，进而保证分布式数据的准确性。而这个分布式全局锁的提供者就是zookeeper。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 12] get  /hbase/table-lock

cZxid = 0xc0012ca81
ctime = Wed Mar 17 23:45:59 CST 2021
mZxid = 0xc0012ca81
mtime = Wed Mar 17 23:45:59 CST 2021
pZxid = 0xc0012ca81
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 0

 1.1.5 flush-table-proc

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 14] ls /hbase
[meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, table-lock, flush-table-proc, master-maintenance, online-snapshot, switch, master, running, draining, namespace, rsgroup, hbaseid, table]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] ls /hbase/flush-table-proc
[abort, acquired, reached]

 1.1.6 table

这个很重要，存放了Hbase集群中所有表信息。

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 18] ls /hbase/table
[ga:device_period_bssid_list_202006, ga:device_period_bssid_list_202007, ga:device_period_bssid_list_202008, ga:device_period_bssid_list_202009, ga:gapoi_device_mapping_sec, ga:rp_gapoi_ieid_pid_device, ga:rp_gapoi_device_samewifi_202101, ga:rp_gapoi_device_samewifi_202102,,,,,,,,,,,,,,,,,,

1.1.7 namespace

namespace类似于mysql中的数据库概念，在hbase中主要区分多租户时做表空间的逻辑隔离；

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] ls /hbase/namespace
[default, ga, hbase]

1.18 draining/hbaseid

draining用于通过创建具有serverName,port,startCode形式的子znode，就是/habse/rs下的子节点信息(如，/hbase/draining/10-90-48-216-jhdxyjd.mob.local,16020,
1616003544204）这使您可以停用多个 RegionServers，而不会存在将区域临时移动到稍后将停用的 RegionServer 的风险。

hbaseid其实就hbase集群的唯一标识符。因为我们可以将一个zk集群共享，供多个hbase集群复用，所以要唯一标识一个集群。

1.19online-snapshot

用来实现在线snapshot操作，杂Hbase中Master下达snapshot命令、RegionServer反馈snapshot结果都是通过ZooKeeper完成的。

# zookeeper # hbase # 大数据
Logo
华为云开发者联盟

为开发者提供学习成长、分享交流、生态实践、资源工具等服务，帮助开发者快速成长。

更多推荐

cover

解锁HDC 2024之旅：从购票到报名，全程攻略

avatar 华为云开发者联盟
cover

从原始边列表到邻接矩阵Python实现图数据处理的完整指南

avatar 华为云开发者联盟
cover

华为云云原生FinOps解决方案，释放云原生最大价值

avatar 华为云开发者联盟