HBase ROOT和META表结构是怎样的

这篇文章主要介绍“HBase ROOT和META表结构是怎样的”，在日常操作中，相信很多人在HBase ROOT和META表结构是怎样的问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”HBase ROOT和META表结构是怎样的”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

在此基础上我们引入两个特殊的概念：-ROOT-和.META.。这是什么？它们是HBase的两张内置表，从存储结构和操作方法的角度来说，它们和其他HBase的表没有任何区别，你可以认为这就是两张普通的表，对于普通表的操作对它们都适用。它们与众不同的地方是HBase用它们来存贮一个重要的系统信息——Region的分布情况以及每个Region的详细信息。

好了，既然我们前面说到-ROOT-和.META.可以被看作是两张普通的表，那么它们和其他表一样就应该有自己的表结构。没错，它们有自己的表结构，并且这两张表的表结构是相同的，在分析源码之后我将这个表结构大致的画了出来：

-ROOT-和.META.表结构

我们来仔细分析一下这个结构，每条Row记录了一个Region的信息。

首先是RowKey，RowKey由三部分组成：TableName, StartKey 和 TimeStamp。RowKey存储的内容我们又称之为Region的Name。哦，还记得吗？我们在前面的文章中提到的，用来存放Region的文件夹的名字是RegionName的Hash值，因为RegionName可能包含某些非法字符。现在你应该知道为什么RegionName会包含非法字符了吧，因为StartKey是被允许包含任何值的。将组成RowKey的三个部分用逗号连接就构成了整个RowKey，这里TimeStamp使用十进制的数字字符串来表示的。这里有一个RowKey的例子： 

Java代码
   
  
 
 

1. Table1,RK10000,12345678  

 然后是表中最主要的Family：info，info里面包含三个Column：regioninfo, server, serverstartcode。其中regioninfo就是Region的详细信息，包括StartKey, EndKey 以及每个Family的信息等等。server存储的就是管理这个Region的RegionServer的地址。

所以当Region被拆分、合并或者重新分配的时候，都需要来修改这张表的内容。

到目前为止我们已经学习了必须的背景知识，下面我们要正式开始介绍Client端寻找RegionServer的整个过程。我打算用一个假想的例子来学习这个过程，因此我先构建了假想的-ROOT-表和.META.表。

我们先来看.META.表，假设HBase中只有两张用户表：Table1和Table2，Table1非常大，被划分成了很多Region，因此在.META.表中有很多条Row用来记录这些Region。而Table2很小，只是被划分成了两个Region，因此在.META.中只有两条Row用来记录。这个表的内容看上去是这个样子的： 

.META.行记录结构

这么一来Client端就需要先去访问-ROOT-表。所以需要知道管理-ROOT-表的RegionServer的地址。这个地址被存在ZooKeeper中。默认的路径是： 

Java代码
   
  
 
 

1. /hbase/root-region-server  

 等等，如果-ROOT-表太大了，要被分成多个Region怎么办？嘿嘿，HBase认为-ROOT-表不会大到那个程度，因此-ROOT-只会有一个Region，这个Region的信息也是被存在HBase内部的。 

现在让我们从头来过，我们要查询Table2中RowKey是RK10000的数据。整个路由过程的主要代码在org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager.TableServers中： 

Java代码
   
  
 
 

1. private HRegionLocation locateRegion(final byte[] tableName,  

2.         final byte[] row, boolean useCache) throws IOException {  

3.     if (tableName == null || tableName.length == 0) {  

4.         throw new IllegalArgumentException("table name cannot be null or zero length");  

5.     }  

6.     if (Bytes.equals(tableName, ROOT_TABLE_NAME)) {  

7.         synchronized (rootRegionLock) {  

8.             // This block guards against two threads trying to find the root  

9.             // region at the same time. One will go do the find while the  

   

10.             // second waits. The second thread will not do find.  

11.             if (!useCache || rootRegionLocation == null) {  

12.                 this.rootRegionLocation = locateRootRegion();  

13.             }  

14.             return this.rootRegionLocation;  

15.         }  

16.     } else if (Bytes.equals(tableName, META_TABLE_NAME)) {  

17.         return locateRegionInMeta(ROOT_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, metaRegionLock);  

18.     } else {  

19.         // Region not in the cache – have to go to the meta RS  

20.         return locateRegionInMeta(META_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, userRegionLock);  

21.     }  

22. }  

 这是一个递归调用的过程： 

Java代码
   
  
   
 

1. 获取Table2，RowKey为RK10000的RegionServer => 获取.META.，RowKey为Table2,RK10000, 99999999999999的RegionServer => 获取-ROOT-，RowKey为.META.,Table2,RK10000,99999999999999,99999999999999的RegionServer => 获取-ROOT-的RegionServer => 从ZooKeeper得到-ROOT-的RegionServer => 从-ROOT-表中查到RowKey最接近（小于） .META.,Table2,RK10000,99999999999999,99999999999999的一条Row，并得到.META.的RegionServer => 从.META.表中查到RowKey最接近（小于）Table2,RK10000, 99999999999999的一条Row，并得到Table2的RegionServer => 从Table2中查到RK10000的Row  

 到此为止Client完成了路由RegionServer的整个过程，在整个过程中使用了添加“99999999999999”后缀并查找最接近（小于）RowKey的方法。对于这个方法大家可以仔细揣摩一下，并不是很难理解。

最后要提醒大家注意两件事情：

1. 在整个路由过程中并没有涉及到MasterServer，也就是说HBase日常的数据操作并不需要MasterServer，不会造成MasterServer的负担。

2. Client端并不会每次数据操作都做这整个路由过程，很多数据都会被Cache起来。至于如何Cache，则不在本文的讨论范围之内。

到此，关于“HBase ROOT和META表结构是怎样的”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！