Question

HBase META.Region起动不成功怎么解决

Answer 1

在HBase中，大部分的操作都是在RegionServer完成的，Client端想要插入，删除，查询数据都需要先找到相应的RegionServer。什么叫相应的RegionServer？就是管理你要操作的那个Region的RegionServer。Client本身并不知道哪个RegionServer管理哪个Region，那么它是如何找到相应的RegionServer的？本文就是在研究源码的基础上揭秘这个过程。 在前面的文章“HBase存储架构”中我们已经讨论了HBase基本的存储架构。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 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 现在假设我们要从Table2里面插寻一条RowKey是RK10000的数据。那么我们应该遵循以下步骤： 1. 从.META.表里面查询哪个Region包含这条数据。 2. 获取管理这个Region的RegionServer地址。 3. 连接这个RegionServer, 查到这条数据。 好，我们先来第一步。问题是.META.也是一张普通的表，我们需要先知道哪个RegionServer管理了.META.表，怎么办？有一个方法，我们把管理.META.表的RegionServer的地址放到ZooKeeper上面不久行了，这样大家都知道了谁在管理.META.。 貌似问题解决了，但对于这个例子我们遇到了一个新问题。因为Table1实在太大了，它的Region实在太多了，.META.为了存储这些Region信息，花费了大量的空间，自己也需要划分成多个Region。这就意味着可能有多个RegionServer在管理.META.。怎么办？在ZooKeeper里面存储所有管理.META.的RegionServer地址让Client自己去遍历？HBase并不是这么做的。 HBase的做法是用另外一个表来记录.META.的Region信息，就和.META.记录用户表的Region信息一模一样。这个表就是-ROOT-表。这也解释了为什么-ROOT-和.META.拥有相同的表结构，因为他们的原理是一模一样的。 假设.META.表被分成了两个Region，那么-ROOT-的内容看上去大概是这个样子的： -ROOT-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 /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 private HRegionLocation locateRegion(final byte[] tableName, final byte[] row, boolean useCache) throws IOException { if (tableName == null tableName.length == 0) { throw new IllegalArgumentException("table name cannot be null or zero length"); } if (Bytes.equals(tableName, ROOT_TABLE_NAME)) { synchronized (rootRegionLock) { // This block guards against two threads trying to find the root // region at the same time. One will go do the find while the // second waits. The second thread will not do find. if (!useCache rootRegionLocation == null) { this.rootRegionLocation = locateRootRegion(); } return this.rootRegionLocation; } } else if (Bytes.equals(tableName, META_TABLE_NAME)) { return locateRegionInMeta(ROOT_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, metaRegionLock); } else { // Region not in the cache – have to go to the meta RS return locateRegionInMeta(META_TABLE_NAME, tableName, row, useCache, userRegionLock); } } 这是一个递归调用的过程： Java代码 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。 原