浅谈ZooKeeper在HBase集群中的作用

前言

连续关注了很多天新型冠状病毒肺炎的消息,心情非常复杂。希望疫情快些过去,所有人都平平安安的。

之前做的春节期间不断更的承诺没能实现,惭愧惭愧。今天大年初五,是时候开工了。

ZooKeeper作为分布式协调组件,在大数据领域的其他分布式组件中往往扮演着重要的辅助角色,因此我们就算不单独去研究ZooKeeper,也短不了要接触它。本文就以最典型的HBase为例,简要介绍ZooKeeper为HBase提供了哪些功能。

下图示出一个完整HBase集群的架构,其中包含ZK节点。

本文所有配图均来自MapR官网博客:https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/

HMaster、RegionServer容错

当HBase集群启动成功后,会在ZK注册如下znode:

  • /hbase/master,其中包含当前活动(即赢得选举)的HMaster信息;
  • /hbase/backup-masters/[host-name],每个子znode包含当前作为热备的HMaster信息;
  • /hbase/rs/[host-name],每个子znode包含各RegionServer的信息。

所有znode都是临时(ephemeral)节点,HMaster和RegionServer通过心跳维护这些znode。活动HMaster对/hbase/rs路径下的znode注册监听,当有RegionServer失败时,心跳信号消失,超时过后其对应的znode被删除,HMaster即可感知到RegionServer下线,并将该RegionServer持有的Region重新路由到其他服务器上去。同理,所有热备HMaster都对/hbase/master节点注册监听,当前HMaster挂掉后,该znode被删除,即可触发重新选举HMaster。如下图所示。

Log Split管理

当RegionServer宕机时,除了重新路由Region之外,还得从宕机的RegionServer的WAL(即HLog)中恢复尚未持久化到HFile的数据。为了保证尽快完成failover过程,HBase会将HLog按Region切分成多个分片,并分配给对应的存活RegionServer再完成重放(replay)过程。如下图所示。

显然,Log Split的信息需要有一个中心组件来统一协调。HMaster会在ZK上注册/hbase/splitlog临时节点,其中存放有存活RegionServer与其应该处理的Region HLog的映射关系。各个RegionServer从该节点得到分配的Region,重放HLog,并将结果写回该节点,以通知HMaster进行后续操作。

.META.表位置维护

HBase中有一个特殊的表.META.(在0.98版本之前还有一个-ROOT-表,现已废弃,不再介绍),其中以类似B树的结构记录了集群内所有Region的位置信息,且该表不会split。而ZK通过永久(persistent)节点/hbase/meta-region-server来记录.META.表保存在哪个RegionServer上。

当客户端初次与HBase集群建立连接时,它首先查询上述ZK节点,再从持有.META.表的RegionServer获取到RowKey对应的Region位置信息并缓存起来,最后获取到对应的行做读写操作。如下图所示。

如果Region被移动,或客户端缓存失效,甚至.META.表所在的服务器故障,客户端总能通过ZK维护的路径获得正确的Region位置,不会造成不一致。

Replication管理

HBase的Replication是比较高级的功能,用于主集群和从集群之间的数据同步,从而支持容灾和备份。开启Replication之后,主集群会将数据实时地推送给各个从集群(可以是异步、同步或串行的),且保证数据的最终一致性。整个Replication的状态信息都储存在ZK的/hbase/replication这个znode下,主要有以下三个:

  • /hbase/replication/state:布尔值,表示Replication是否被启用;
  • /hbase/replication/peers:当前进行Replication的从集群对及其状态。每个peer会分配一个唯一ID;
  • /hbase/replication/rs:包含主集群上所有有效的RegionServer、 HLog文件的索引,以及HLog读取的偏移量。

主集群HMaster每次将新增的数据推送给从集群之后,就会更新ZK上记录的这些信息,以协调Replication的进度。

The End

最后多嘴一句,多个HBase集群是可以共用一个ZK集群的。只需要修改HBase的zookeeper.znode.parent参数,对不同集群指定不同的ZK根路径即可,例如/hbase-cluster1/hbase-cluster2,etc.

民那晚安。祝身体健康,百毒不侵。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,463评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,868评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,213评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,666评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,759评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,725评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,716评论 3 415
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,484评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,928评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,233评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,393评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,073评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,718评论 3 324
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,308评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,538评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,338评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,260评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容