面试题：HBase 中 MapReduce 数据源可靠性保障的常见措施有哪些

Question

请阐述在 HBase 作为 MapReduce 数据源时，为保障数据可靠性，通常会采取哪些措施？例如从数据写入 HBase 阶段以及 MapReduce 读取数据阶段分别说明。

Answer 1

数据写入 HBase 阶段

1. WAL（Write-Ahead Log）机制：
   • HBase 在写入数据时，先将数据写入 WAL 日志。WAL 日志记录了所有对 HBase 的写操作。如果 RegionServer 发生故障，在重启时可以通过回放 WAL 日志来恢复未持久化到磁盘的数据，从而保证数据不会丢失。
   • 例如，当一个客户端向 HBase 写入一条数据时，该操作会首先记录到 WAL 日志文件中，然后才会写入 MemStore 中。
2. 多副本机制：
   • HBase 采用分布式存储，数据会以 Region 为单位分布在不同的 RegionServer 上，并且每个 Region 会有多个副本（默认是 3 个副本）。这些副本分布在不同的节点上，以防止因单个节点故障导致数据丢失。
   • 比如，假设 Region1 包含了表中的部分数据，它会在不同的 RegionServer 上存在三个副本，当其中一个副本所在的节点出现故障时，其他副本仍然可用，数据不会丢失。
3. 数据校验：
   • 在写入数据时，HBase 会对数据进行校验和计算。写入的数据会带有校验和信息，当读取数据时会再次计算校验和并与写入时的校验和进行比对，如果不一致则说明数据可能损坏。
   • 例如，在向 HBase 写入一个单元格的数据时，会同时计算该单元格数据的校验和并存储，在读取该单元格数据时，重新计算校验和并进行验证。

MapReduce 读取数据阶段

1. 重试机制：
   • MapReduce 在从 HBase 读取数据时，如果遇到读取失败的情况（如网络故障、节点暂时不可用等），通常会设置重试机制。通过多次重试，提高读取数据成功的概率。
   • 比如，当 MapReduce 任务中的一个 Map 任务尝试从 HBase 读取某行数据失败时，它可以按照设定的重试次数（如 3 次）重新尝试读取该数据。
2. 数据一致性检查：
   • MapReduce 可以在读取数据后，通过与 HBase 中的元数据信息（如版本号等）进行比对，确保读取到的数据是最新和一致的。
   • 例如，HBase 中的每个单元格数据都有版本号，MapReduce 读取数据时可以检查版本号是否符合预期，如果不符合则可以重新读取或者进行相应处理，以保证数据的一致性。
3. 使用 HBase 快照：
   • 在 MapReduce 处理数据之前，可以先创建 HBase 表的快照。这样即使在 MapReduce 处理过程中 HBase 数据发生了变化，也可以基于快照数据进行处理，保证数据的一致性和可靠性。
   • 例如，在启动一个 MapReduce 任务处理 HBase 表 mytable 的数据之前，先创建 mytable 的快照 snapshot1，然后 MapReduce 任务基于 snapshot1 中的数据进行处理，避免了处理过程中 HBase 数据动态变化带来的影响。