本帖最后由 hyj 于 2014-3-2 00:00 编辑
可以带着下面问题来阅读
1.HTablePool与传统数据块连接池那个对应?
2.通过那个函数可以释放连接池?
3.habse在什么情况下会比较慢?
4.RowKey该如何设计?
准备工作
- HBase Toturial,需要对HBase有一定的了解
- Mysql 基础,需要对Mysql有一定的了解
- Java 基础,需要对Java有一点的了解
为什么需要HBase优势:
- 再见了,分库分表。再见了,TDDL
- 更高性能的读和写。
不足:
- 没有SQL
- 没有iBtatis、Hibernate这些ORM工具,HBase的ORM目前还不成熟
- HBase的RowKey的设计要求比较高
- 需要自己构建索引表
HBase的使用构建单例的HBaseFactory
构建单例的HBaseFactory,我们只需要关心三个事情 - hbase.zookeeper.quorum
- zookeeper.znode.parent
- HTablePool的maxSize
我们使用的是HTablePool构建一个HBaseFactory对象
*为什么使用HTablePool
HTablePool您可以看成JDBC的连接池,适合多线程使用环境,如果需要把连接“还”给连接池的话,只需要调用HTableInterface.close() 就可以了 HBaseFactory的Interface
- public interface HBaseFactory {
- /**
- * 通过 tableName 来获取这个 Table
- */
- HTableInterface getHTable(String tableName);
-
- /**
- * 关闭某个table
- */
- void closeHTable(HTableInterface hTableInterface);
-
- /** only for unit test*/
- boolean deleteTable(String tableName);
- /** only for unit test*/
- HTableDescriptor createTable(String tableName, int maxVersion);
- }
复制代码
HBaseFactory的Implemention- public class HBaseFactoryImpl implements HBaseFactory {
-
- static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HBaseFactoryImpl.class);
-
- private HTablePool hTablePool = null;
-
- private HBaseAdmin hBaseAdmin = null;
-
- @Inject
- public HBaseFactoryImpl(String quorum, String parent, int maxSize) {
- checkArgument(isNotBlank(quorum));
- checkArgument(isNotBlank(parent));
- Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
- conf.set("hbase.zookeeper.quorum", quorum);
- conf.set("zookeeper.znode.parent", parent);
-
- conf.set("hbase.client.retries.number", "5");
- conf.set("hbase.client.pause", "200");
- conf.set("ipc.ping.interval", "3000");
- conf.setBoolean("hbase.ipc.client.tcpnodelay", true);
-
- hTablePool = new HTablePool(conf, maxSize);
- try {
- hBaseAdmin = new HBaseAdmin(conf);
- } catch (Exception e) {
- logger.error(e.getMessage(), e);
- throw new IllegalStateException(e);
- }
- }
-
- @Override
- public HBaseAdmin getHBaseAdmin() {
- return checkNotNull(hBaseAdmin);
- }
-
- @Override
- public HTableInterface getHTable(String tableName) {
- checkArgument(isNotBlank(tableName));
- return checkNotNull(hTablePool.getTable(tableName));
- }
-
- @Override
- public void closeHTable(HTableInterface hTableInterface) {
- Closeables.closeQuietly(hTableInterface);
- }
-
- @Override
- public boolean deleteTable(String tableName) {
- checkArgument(isNotBlank(tableName));
- try {
- hBaseAdmin.disableTable(tableName);
- hBaseAdmin.deleteTable(tableName);
- } catch (IOException e) {
- logger.error(e.getMessage(), e);
- return false;
- }
- return true;
- }
-
- @Override
- public HTableDescriptor createTable(String tableName, int maxVersion) {
- return createTable(tableName, "cf", 0, maxVersion, null, null,
- null, 0);
- }
-
- protected HTableDescriptor createTable(
- String tableName, String columnFamily, int lifetime,
- int maxVersion, StoreFile.BloomType bloomType, String startKey,
- String endKey, int numRegions) {
-
- try {
- checkArgument(!checkNotNull(hBaseAdmin).tableExists(tableName),
- "the table [%s] should not exist.", tableName);
- } catch (IOException e) {
- logger.error(e.getMessage(), e);
- throw new IllegalStateException(e);
- }
-
- HColumnDescriptor cf = getCF(columnFamily, lifetime, maxVersion,
- bloomType);
- HTableDescriptor table = new HTableDescriptor(tableName);
- table.addFamily(cf);
- try {
- if (StringUtils.isNotBlank(startKey)
- && StringUtils.isNotBlank(endKey) && numRegions > 0)
- hBaseAdmin.createTable(table, Bytes.toBytes(startKey),
- Bytes.toBytes(endKey), numRegions);
- else
- hBaseAdmin.createTable(table);
- } catch (IOException e) {
- logger.error(e.getMessage(), e);
- throw new IllegalStateException(e);
- }
- return describeTable(tableName);
- }
-
- private HColumnDescriptor getCF(String columnFamily, int lifetime,
- int maxVersion, StoreFile.BloomType bloomType) {
- HColumnDescriptor cf = new HColumnDescriptor(columnFamily);
- cf.setCompactionCompressionType(Compression.Algorithm.LZO);
- cf.setCompressionType(Compression.Algorithm.LZO);
- if (maxVersion > 0)
- cf.setMaxVersions(maxVersion > 1000000 ? 1000000 : maxVersion);
- if (lifetime > 0)
- cf.setTimeToLive(lifetime);
- if (null != bloomType)
- cf.setBloomFilterType(bloomType);
- else
- cf.setBloomFilterType(StoreFile.BloomType.ROW);
- return cf;
- }
-
- public HTableDescriptor describeTable(String tableName) {
- try {
- return checkNotNull(hBaseAdmin).getTableDescriptor(Bytes.toBytes(tableName));
- } catch (Exception e) {
- logger.error(e.getMessage(), e);
- throw new IllegalStateException(e);
- }
- }
-
- @PreDestroy
- public void destroy() throws Exception {
- Closeables.closeQuietly(hTablePool);
- Closeables.closeQuietly(hBaseAdmin);
- }
- }
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Usage- HTableInterface hTableInterface = null;
- try {
- hTableInterface = hBaseFactory.getHTable("YOUR_TABLE_NAME");
- // code here …
- } finally {
- hBaseFactory.closeHTable(hTableInterface);
- }
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Scan
- StartRow&Cache如果不设置StartRow,那就会从头开始搜索,这样做的话速度就会很慢
Cache能够保证一次搜索拿到内存的数据,否则您iterator一次就得走一次网络 - 关于FilterPrefixFilter是最常用的filter,有个非常需要注意的点
如果Rowkey是”123_1_00000“这样的,如果prefix是123_1,切记切记要记得写成123_1_
其次要注意filter不要太多,最好不要超过2个 - 关于分页在Mysql里面,常常需要用到分页,那么在HBase里面你该如何实现,使用PageFilter配合startRow,但是在Mysql里面常常会有一个总数的概念,切记切记HBase里面不要做类似Count的操作
- 关于分布式流式处理比方说,现在有10台机器,需要同时处理1000万的数据,那么这个时候,我们就可以用到checkAndPut。就像Mysql里面的一个乐观锁一样。
具体的做法是:
- 我们通过PageFilter,SingleColumnValueFilter配合startRow获取一部分数据
- 然后用checkAndPut标记该数据正在处理
- 最后再用put标记该数据已经处理
HBase实战经验向下兼容
开发过程中,难免需要加字段的,那这个时候,就需要代码、数据能够向下兼容。 比方说我们现在需要新增一个column,因为是新加的一列,原来的数据这列就是null,那么这时候从HBase里面读到的值就是null,所以写HBase代码一定要注意:
- 从HBase里面的数据一定要check null,如果是null,我就用一个默认值
- 代表元数据的DO类的默认值,最好不要是null,null永远不要存在在代码中
- 再一次强调,非常建议数据用String的方式存储,因为可视化的数据能够帮您解决很多问题
- // firstNonNull 是 google guava Objects#firstNonNull 的方法,如果方法第一个参数是null,就返回第二个参数
- Integer.parseInt(new String(firstNonNull(result.getValue(DEFAULT_COLUMN_FAMILIES, COLUMN), new byte[]{'0'})));
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RowKey的设计
1.建议使用String如果不是特殊要求,RowKey最好都是String。
- 方便线上使用Shell查数据、排查错误
- 更容易让数据均匀分布
- 不必考虑存储成本
2.RowKey的长度尽量短如果RowKey太长话,第一是,存储开销会增加,影响存储效率;第二是,内存中Rowkey字段过长,内存的利用率会降低,这会降低索引命中率。一般的做法是: 3.RowKey尽量散列RowKey的设计,最重要的是要保证散列,这样就会保证所有的数据都不都是在一个region上,避免做读写的时候负载将会集中在个别region上面。
假设我们需要存储一个用户的所有微博(暂时不需要考虑时间倒排),这时候的RowKey的设计是UserId_WeiboId ,但是这样设计的话,UserId 的分布就很可能不均匀,因为RowKey是字符串排序的。
有两种办法来解决这个问题
Reverses
Hash或者Mod
MD5 后作取前6位为前缀加入到 UserId 前面
4.RowKey排序假设我们有个很多微博用户发微博,但是这个时候,我们要开辟一个“广场”,所有的微博都是按照时间倒排序展示在这个“广场”里。这个时候我们就得为原来的
建立一张索引表,并且这个表的Rowkey要和时间相关
的 long 值作为 RowKey 的前缀
- 如果数据可以定期清理如果数据不是需要一直保存的话,就算所有数据落在一个region,因为按时间搜索会指定startRow,存储时候Rowkey也是连续的,所以速度也非常块,当然数据容量最好和DBA商量一下
- 如果数据都需要保存把DayOfMonth作为前缀那么RowKey会是
DayOfMonth_(当前时间 - 微博发表时间)
不过这样在代码实现上面的时候会有一些麻烦。
5.关于事务目前HBase的Put,Delete操作都是事务的,但是如果您希望能够对好几个Table发起一连串操作并且希望是事务的话,目前还没有好的办法。所以HBase使用的时候,要有解决数据出错的觉悟。
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