HBase应用

太多column family的影响

每个 MemoryStore分配到的内存较少，进而导致过多的合并，影响性能

几个column family比较合适呢

推荐是：1-3个

划分column family的原则：

1、是否具有相似的数据格式

2、是否具有相似的访问类型

例子一：相同的rowkey，有一个很大的text数据需要存储，又有一个picture数据需要存储

对于很大的text数据我们肯定是想让它Compress后再存储

而picture的数据呢，我们并不想让他压缩后存储，因为对于这种二进制的数据压缩并不能节省空间

所以，我们可以将这两个数据分成两个column family来存储

create 'table',{NAME => 't', COMPRESSION => 'SNAPPY'},

{NAME => 'p'}

几个column family比较合适呢

例子二：有一张hbase表，需要存储每个用户的信息(比如名字、年龄等)和这个用户每天访问网站的信息

对于用户的信息，不经常变，而且量少

对于用户每天访问网站的信息是经常变化且数据量很大的

如果将这两种信息放在同一个column family中的话，用户每天访问网站的信息数据的增大导致会出现memory store的flush，然后会导致compaction，因为compaction是column family级别的，所以会将每个用户的信息(比如名字、年龄等)和这个用户每天访问网站的信息都合并到文件中

其实用户的信息不大，且不经常变，没必要每次compaction都要将用户的信息写到磁盘中，导致资源的浪费

所以可以将用户的信息和用户每天访问网站的信息分成两个column family来存储

Table Schema的设计

1、每一个region的大小在10到50G

2、每一个table控制在50-100个regions

3、每一个table控制在1到3个column family

4、每一个column family的命名最好要短，因为column family是会存储在数据文件中的

RowKey的设计一

长度原则：

rowkey的长度一般被建议在10-100个字节，不过建议是越短越好

1、数据持久化文件HFile是按照keyvalue存储的，如果rowkey过长，比如100个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用100*1000万=10亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率

2、MemStore将缓存部分数据到内存，如果Rowkey字段过长内存的有效利用率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此Rowkey的字节长度越短越好。

3、目前操作系统是都是64位系统，内存8字节对齐。如果rowkey是8字节的整数倍的话，则利用了操作系统的最佳特性。

RowKey的设计二

特性： rowkey是按照字典顺序进行存储的

相似的rowkey会存储在同一个Region中

比如，我们的rowkey是网站的域名，如下:

www.apache.org

mail.apache.org

jira.apache.org

将域名反转作为rowkey的话更好点，如下:

org.apache.www

org.apache.mail

org.apache.jira

RowKey的设计三

因为rowkey是按照字典顺序存储的，所以如果rowkey没有设计好的话，还会引发：

Hotspotting：大量的请求只发往到一个Region中

解决Hotspotting的三个方法：

1、Salting（（撒盐似的）散布、加盐）

create 'test_salt', 'f',SPLITS => ['b','c','d']

原始的rowkey:

boo0001

boo0002

boo0003

boo0004

boo0005

boo0003

salting rowkey:

a-boo0001

b-boo0002

c-boo0003

d-boo0004

a-boo0005

d-boo0003

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
public class KeySalter {
    private AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
 
    private String[] prefixes = {"a", "b", "c", "d"};
 
    public String getRowKey(String originalKey) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder(prefixes[index.incrementAndGet() % 4]);
        sb.append("-").append(originalKey);
        return sb.toString();
    }
 
    public List<String> getAllRowKeys(String originalKey) {
        List<String> allKeys = new ArrayList<>();
        for (String prefix : prefixes) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder(prefix);
            sb.append("-").append(originalKey);
            allKeys.add(sb.toString());
        }
        //a-boo0001
        //b-boo0001
        //c-boo0001
        //d-boo0001
        return allKeys;
    }
}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
 
public class SaltingTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
 
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test_salt"))) {
 
            KeySalter keySalter = new KeySalter();
 
            List<String> rowkeys = Arrays.asList("boo0001", "boo0002", "boo0003", "boo0004");
            List<Put> puts = new ArrayList<>();
            for (String key : rowkeys) {
                Put put = new Put(Bytes.toBytes(keySalter.getRowKey(key)));
                put.addColumn(Bytes.toBytes("f"), null, Bytes.toBytes("value" + key));
                puts.add(put);
            }
            table.put(puts);
        }
    }
 
}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
 
public class SaltingGetter {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
 
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test_salt"))) {
            KeySalter keySalter = new KeySalter();
            List<String> allKeys = keySalter.getAllRowKeys("boo0001");    //读取boo001
            List<Get> gets = new ArrayList<>();
 
            for (String key : allKeys) {
                Get get = new Get(Bytes.toBytes(key));
                gets.add(get);
            }
 
            Result[] results = table.get(gets);
 
            for (Result result : results) {
                if (result != null) {
                    //do something
                }
            }
        }
    }
 
}

　　RowKey的设计三

2、Hashing

create 'test_hash', 'f', { NUMREGIONS => 4, SPLITALGO => 'HexStringSplit' }

原始的rowkey:

boo0001

boo0002

boo0003

boo0004

md5 hash rowkey:

4b5cdf065e1ada3dbc8fb7a65f6850c4

b31e7da79decd47f0372a59dd6418ba4

d88bf133cf242e30e1b1ae69335d5812

f6f6457b333c93ed1e260dc5e22d8afa

import org.apache.hadoop.hbase.util.MD5Hash;
 
public class KeyHasher {
 
    public static String getRowKey(String originalKey) {
        return MD5Hash.getMD5AsHex(originalKey.getBytes());
    }
 
}

package com.twq.hbase.rowkey.hash;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
 
public class HashingTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
 
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test_hash"))) {
 
            List<String> rowkeys = Arrays.asList("boo0001", "boo0002", "boo0003", "boo0004");
            List<Put> puts = new ArrayList<>();
            for (String key : rowkeys) {
                Put put = new Put(Bytes.toBytes(KeyHasher.getRowKey(key)));
                put.addColumn(Bytes.toBytes("f"), null, Bytes.toBytes("value" + key));
                puts.add(put);
            }
            table.put(puts);
        }
    }
 
}

import com.twq.hbase.rowkey.salt.KeySalter;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class HashingGetter {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
 
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("test_hash"))) {
 
            Get get = new Get(Bytes.toBytes(KeyHasher.getRowKey("boo0001")));
 
            Result results = table.get(get);
 
            // process result...
            for (Cell cell : results.listCells()) {
                System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) + "===> " +
                        Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) + ":" +
                        Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "{" +
                        Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)) + "}");
            }
 
        }
    }
 
}

RowKey的设计三

3、反转rowkey

create 'test_reverse', 'f',SPLITS => ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']

时间戳类型的rowkey:

1524536830360

1524536830362

1524536830376

反转rowkey:

0630386354251

2630386354251

6730386354251

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.IOException;
 
public class DataFilter {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        //Add any necessary configuration files (hbase-site.xml, core-site.xml)
        config.addResource(new Path("src/main/resources/hbase-site.xml"));
        config.addResource(new Path("src/main/resources/core-site.xml"));
 
        try(Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)) {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("sound"));
 
            Scan scan = new Scan();
 
            scan.setStartRow(Bytes.toBytes("00000120120901"));
            scan.setStopRow(Bytes.toBytes("00000120121001"));
 
            SingleColumnValueFilter nameFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("n"),
                    CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("中国好声音"));
 
            SingleColumnValueFilter categoryFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("c"),
                    CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator("综艺"));
 
            FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
            filterList.addFilter(nameFilter);
            filterList.addFilter(categoryFilter);
 
            scan.setFilter(filterList);
 
            ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
            try {
                for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
                    // process result...
                    for (Cell cell : r.listCells()) {
                        System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) + "===> " +
                                Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) + ":" +
                                Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "{" +
                                Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)) + "}");
                    }
                }
            } finally {
                rs.close();  // always close the ResultScanner!
            }
        }
    }
}

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
/**
 * create 'sound',
 */
public class DataPrepare {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        InputStream ins = DataPrepare.class.getClassLoader().getResourceAsStream("sound.txt");
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(ins));
 
        List<SoundInfo> soundInfos = new ArrayList<>();
        String line = null;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            SoundInfo soundInfo = new SoundInfo();
            String[] arr = line.split("\\|");
            String rowkey = format(arr[4], 6) + arr[1] + format(arr[0], 6);
            soundInfo.setRowkey(rowkey);
            soundInfo.setName(arr[2]);
            soundInfo.setCategory(arr[3]);
            soundInfos.add(soundInfo);
        }
 
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        //Add any necessary configuration files (hbase-site.xml, core-site.xml)
        config.addResource(new Path("src/main/resources/hbase-site.xml"));
        config.addResource(new Path("src/main/resources/core-site.xml"));
 
        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config)) {
            Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("sound"));
            List<Put> puts = new ArrayList<>();
            for (SoundInfo soundInfo : soundInfos) {
                Put put = new Put(Bytes.toBytes(soundInfo.getRowkey()));
                put.addColumn(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("n"), Bytes.toBytes(soundInfo.getName()));
                put.addColumn(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("c"), Bytes.toBytes(soundInfo.getCategory()));
                puts.add(put);
            }
            table.put(puts);
        }
    }
 
    public static String format(String str, int num) {
        return String.format("%0" + num + "d", Integer.parseInt(str));
    }
}

在建立一个scan对象后，我们setStartRow(00000120120901)，setStopRow(00000120120914)。

这样，scan时只扫描userID=1的数据，且时间范围限定在这个指定的时间段内，满足了按用户以及按时间范围对结果的筛选。并且由于记录集中存储，性能很好。

然后使用 SingleColumnValueFilter（org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter），共4个，分别约束name的上下限，与category的上下限。满足按同时按文件名以及分类名的前缀匹配。

（注意：使用SingleColumnValueFilter会影响查询性能，在真正处理海量数据时会消耗很大的资源，且需要较长的时间）

如果需要分页还可以再加一个PageFilter限制返回记录的个数。

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