HBase二级索引、读写流程

HBase二级索引、读写流程

• 一、HBse二级索引方案
• 1.1 基于Coprocessor方案
• 1.2 Phoenix二级索引特点
• 1.3 Phoenix 二级索引方案
• 二、HBase读写流程
• 2.1 HBase写数据流程
• 2.2 HBase读数据流程

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相关优秀博文案例：

博客园：花未全开*月未圆：HBase的二级索引

博客园：small_k：hbase实践之协处理器Coprocessor

简书：5c7b85ab9023：Hbase使用Coprocessor构建二级索引

CSDN：菜鸟级的IT之路：大数据~HBase

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HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询，而行键索引单一，对于多维度的查询困难.

二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系。

一、HBse二级索引方案

1.1 基于Coprocessor方案

Apache Phoenix： 功能围绕着SQL on hbase，支持和兼容多个hbase版本， 二级索引只是其中一块功能。 二级索引的创建和管理直接有SQL语法支持，使用起来很简便， 该项目目前社区活跃度和版本更新迭代情况都比较好。

ApachePhoenix在目前开源的方案中，是一个比较优的选择。主打SQL on HBase ， 基于SQL能完成HBase的CRUD操作，支持JDBC协议。 Apache Phoenix在Hadoop生态里面位置：

1.2 Phoenix二级索引特点

• Covered Indexes(覆盖索引) ：把关注的数据字段也附在索引表上，只需要通过索引表就能返回所要查询的数据（列），所以索引的列必须包含所需查询的列(SELECT的列和WHRER的列)。
• Functional indexes(函数索引)： 索引不局限于列，支持任意的表达式来创建索引。
• Global indexes(全局索引)：适用于读多写少场景。通过维护全局索引表，所有的更新和写操作都会引起索引的更新，写入性能受到影响。 在读数据时，Phoenix SQL会基于索引字段，执行快速查询。
• Local indexes(本地索引)：适用于写多读少场景。 在数据写入时，索引数据和表数据都会存储在本地。在数据读取时，由于无法预先确定region的位置，所以在读取数据时需要检查每个region（以找到索引数据），会带来一定性能（网络）开销。

二级索引的本质就是：建立各列值与行键之间的映射关系

大体都是遵循类似的思路：构建一份“索引”的映射关系，存储在另一张hbase表或者其他DB里面。

1.3 Phoenix 二级索引方案

先建立一张映射到Phoenix的表，接着采用全局二级索引

CREATE TABLE LJK_TEST (ID VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY,"mycf"."name" VARCHAR)

CREATE INDEX COVER_LJKTEST_INDEX ON LJKTEST(name);

二、HBase读写流程

2.1 HBase写数据流程

1. Client先访问zookeeper，从meta表获取相应region信息，然后找到meta表的数据
2. 根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息
3. 找到对应的regionserver
4. 把数据分别写到HLog和MemStore上一份
5. MemStore达到一个阈值后则把数据刷成一个StoreFile文件。（若MemStore中的数据有丢失，则可以从HLog上恢复）
6. 当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，（这里同时进行版本的合并和数据删除。）
7. 当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），这里相当于把一个大的region分割成两个region，并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡。

2.2 HBase读数据流程

1. Client先访问zookeeper，从zookeeper中找到meta表region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。
2. 根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息
3. 找到这个region对应的regionserver
4. 查找对应的region
5. 先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)。