这篇文章将为大家详细讲解有关HBase文件索引有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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HBase总体结构图
部分术语简介
HMaster | 负责管理HRegionServer的接入，负责Region的管理分配，负责管理Table的创建于删除修改等操作。 | HRegion | 每个Table可以分裂成多个Region，每个Region为Table中的一个行区间。例如RowKey为0-100的Table，可以分裂成0-50以及51-100这两个Region。 |
HRegionServer | 每个HRegionServer管理着多个Region，负责对Region的读写操作等 |
HLog | 每个HRegionServer都有一个HLog用来记录所有操作，主要用于数据损坏时修复数据。物理上是Hadoop的Sequence File |
Store | 每个HRegion下管理着多个Store，每个Store对应Table中的一个Family进行数据管理 |
StoreFile | Family的持久化数据类 |
MemStore | 每个Store中都有一个MemStore，用来缓存对Family的操作，当MemStore缓存到一点大小之后，将会转换成StoreFile Flush到HDFS中 |
HFile | StoreFile只是HFile的轻量级封装，HDFS中保存的Table数据文件都是HFile格式 |
索引的总体结构
在HBase中，从整个大框架上来看，索引的分布分为以下几层。
A、在Zookeeper中，根据HMaster的启动，保存着分配了-ROOT- Table的RegionServer的地址。
B、在-ROOT- Table中，保存着.META Table split成多个region后所分布在的RegionServers的信息。
C、在.META中，保存着各个Table的regions所分布的RegionServers地址。
D、-ROOT-只存在一个Region，而.META是可以split成多个的。
-ROOT- 与 META的表结构是一样的，如下
Rowkey | info |
|
| Regioninfo | server | serverstartcode |
|
TableName StartKey TimeStamp | Startkey Endkey family list | address | 加载当前分片的启动时间 |
-ROOT-示例：
假设.META分裂成了两个Region，分布在了两个RegionServer上
Rowkey | Info |
|
|
| Regioninfo | Server | serverstarcode |
.META Table1 pk0 12345278 |
| RegionServer1 |
|
.META Table1 pk1000 123451278 |
| RegionServer2 |
|
.META Table2 pk0 123431278 |
| RegionServer1 |
|
.META Table2 pk1000 123457278 |
| RegionServer2 |
|
.META的示例：
Rowkey | Info |
|
|
| Regioninfo | Server | serverstarcode |
Table1 pk0 12345278 |
| RegionServer1 |
|
Table1 pk1000 123451278 |
| RegionServer2 |
|
Table1 pk2000 12345878 |
| RegionServer3 |
|
…… | …… | …… | …… |
Table2 pk0 12345278 |
| RegionServer1 |
|
Table2 pk1000 12345478 |
| RegionServer2 |
|
Table2 pk2000 12345778 |
| RegionServer3 |
|
RegionServer的定位过程
当Client要对一个Table中的数据进行put、get、delete操作时，提供了TableName以及RowKey时，Client从Zookeeper中获取到-ROOT-的RegionServer信息，然后从-ROOT-中根据RowKey获取到.META的ReginoServer，从而再定位到RowKey所在的RegionServer中。由于Client在交互过程中会缓存-ROOT-、.META、Region等位置信息，在最优情况下只需要查询一次位置，在最坏情况下是需要6次[ 需要从Table Region递归回去查询 ]。
HFile的数据存储结构：
如上图，HFile的文件长度为变长，其中的File Info以及Trailer是定长，Trailer中有指向File Info\Data Index\Meta Index的起始点。Index数据块记录着Data\Meta块的起始点。在Data数据块中，Magic是用来辨别数据是否损坏的，每个Data块中保存着多个KeyValue信息。
上图为KeyValue的数据结构
上图也为HFile的数据结构
整个的region文件路径就是如下形式：
/////
每个column-family下的一个个HFile数据文件，文件的名字是基于Java内建的随机数生成器产生的任意数字。代码会保证不会产生碰撞，比如当发现新生成的数字已经存在时，它会继续寻找一个未被使用的数字。
Region的操作
当定位到RowKey所在的RegionServer之后，就能根据RegionName来获取到相对应的Region，RegionName来自.META中保存的RowKey。
Get：
1、HRegion.get接口会先对Family做检测，保证Get中的Family与Table中的保持一致。
2、根据Family的信息，找出对应的Store，并获取到Store中的StoreScanner实例，并将其添加到一个scanners队列中。
3、在StoreScanner中，又有MemstoreScanner和HFileScanner两个实例，分别用来遍历MemStore与HFile中的keyValue值的。
4、因为存在多个HFile，因此会对HFileScanner会做一次过滤选择，通过HFile的DataIndex将position指向StarRow，DataIndex中是保存有当前DataBlock的firstKey信息的，如果KeyValue不在当前HFile中，将关闭HFileScanner的查找。
5、需要注意的是，在RegionServer启动之后，HFile的DataIndex是保存在内存中的。
6、当StoreScanner查询相应的keyValue时，先利用MemstoreScanner从MemStore中查找，如果没有相应数据，再利用HFileScanner从HFile的DataBlock中遍历，DataIndex能快速定位Block所在的位置。
7、由于HFile已经被持久化到HDFS中，对HFile的每次IO读取，都只是读取一个Data数据块的大小，Data的位置可以根据HFile的DataIndex信息来查询。
8、如果有配置使用Bloom Filters，将能快速确认一个RowKey或者value是否在一个HFile中。
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