小文件存储

小文件存储对hbase不太合适。会产生太多小块。hbase是按照rowkey来分片的。所以太多小文件了

https://zhuanlan.zhihu.com/p/136705670

fb的haystack。

思路是：把目录做成单独的service，

文件合并成大文件，这样在物理存储层上，metadata的存储压力就小。

上图是HBase的存储架构图。

由上图可以知道，客户端是通过Zookeeper找到HMaster，然后再与具体的Hregionserver进行沟通读写数据的。

具体到物理实现，细节包括以下这些：

首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。在hbase-site.xml 文件中，配置项 <name>hbase.rootdir</name>默认 “/hbase”，就是hbase在hdfs中的存储根路径。以下是hbase0.96版本的个路径作用。1.0以后的版本请参考这里: https://blog.bcmeng.com/post/hbase-hdfs.html

1、 /hbase/.archive

HBase 在做 Split或者 compact *** 作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

2、 /hbase/.corrupt

存储HBase损坏的日志文件，一般都是为空的。

3、 /hbase/.hbck

HBase 运维过程中偶尔会遇到元数据不一致的情况，这时候会用到提供的 hbck 工具去修复，修复过程中会使用该目录作为临时过度缓冲。

4、 /hbase/logs

HBase 是支持 WAL（Write Ahead Log） 的，HBase 会在第一次启动之初会给每一台 RegionServer 在.log 下创建一个目录，若客户端如果开启WAL 模式，会先将数据写入一份到.log 下，当 RegionServer crash 或者目录达到一定大小，会开启 replay 模式，类似 MySQL 的 binlog。

5、 /hbase/oldlogs

当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

6、 /hbase/.snapshot

hbase若开启了 snapshot 功能之后，对某一个用户表建立一个 snapshot 之后，snapshot 都存储在该目录下，如对表test 做了一个 名为sp_test 的snapshot，就会在/hbase/.snapshot/目录下创建一个sp_test 文件夹，snapshot 之后的所有写入都是记录在这个 snapshot 之上。

7、 /hbase/.tmp

当对表做创建或者删除 *** 作的时候，会将表move 到该 tmp 目录下，然后再去做处理 *** 作。

8、 /hbase/hbase.id

它是一个文件，存储集群唯一的 cluster id 号，是一个 uuid。

9、 /hbase/hbase.version

同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来

10、 -ROOT-

该表是一张的HBase表，只是它存储的是.META.表的信息。通过HFile文件的解析脚本 hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -e -p -f 可以查看其存储的内容，如下所示：

以上可以看出，-ROOT-表记录的.META.表的所在机器是dchbase2，与web界面看到的一致：

11、 .META.

通过以上表能找到.META.表的信息，该表也是一张hbase表，通过以上命令，解析其中一个region：

以上可以看出，adt_app_channel表的数据记录在dchbase3这台reginserver上，也与界面一致，如果有多个region，则会在表名后面加上rowkey的范围：

通过以上描述，只要找到-ROOT-表的信息，就能根据rowkey找到对应的数据，那-ROOT-在哪里找呢？从本文一开始的图中可以知道，就是在zookeeper中找的。进入zookeeper命令行界面：

可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：

以上就是HBase客户端根据指定的rowkey从zookeeper开始找到对应的数据的过程。

那在Region下HBase是如何存储数据的呢？

以下就具体 *** 作一张表，查询对应的HFile文件，看HBase的数据存储过程。

在HBase创建一张表 test7，并插入一些数据，如下命令：

查看wal日志，通过 hbase org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.HLog --dump -p 命令可以解析HLog文件，内容如下：

查看HFile文件，内容如下：

由此可见，HFile文件就是存储HBase的KV对，其中Key的各个字段包含了的信息如下：

由于hbase把cf和column都存储在HFile中，所以在设计的时候，这两个字段应该尽量短，以减少存储空间。

但删除一条记录的时候，HBase会怎么 *** 作呢？执行以下命令：

删除了rowkey为200的记录，查看hdfs，原来的HFile并没有改变，而是生成了一个新的HFile，内容如下：

所以在HBase中，删除一条记录并不是修改HFile里面的内容，而是写新的文件，待HBase做合并的时候，把这些文件合并成一个HFile，用时间比较新的文件覆盖旧的文件。HBase这样做的根本原因是，HDFS不支持修改文件。

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