hbase的rowkey设计原则及热点问题
1.1 hbase数据库介绍
1、简介
hbase是基于Google BigTable模型开发的,典型的key/value系统。是建立在hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。它是Apache Hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化和半结构化数据存储。
它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。
Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务)
与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。
HBase中的表一般有这样的特点:
- 大:一个表可以有上十亿行,上百万列
- 无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列;
- 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索。
- 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏。
- 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳
- 数据类型单一:Hbase中的数据都是字节数组 byte[]。
2、表结构逻辑视图
HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(column family)
3、Row Key
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问hbase table中的行,只有三种方式:
1 通过单个row key访问 (select * from t1 where id=1)
2 通过row key的range (select * from t1 where id<10 and id >1)
3 全表扫描 (select * from t1 )
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在hbase内部,row key保存为字节数组。
Hbase会对表中的数据按照rowkey排序(字典顺序)
存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
注意:
字典序对int排序的结果是
1,10,1001,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序,行键必须用0作右填充。
行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。
4、列族
hbase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。
列名都以列族作为前缀。例如courses:history , courses:math 都属于 courses 这个列族。
访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。
列族越多,在取一行数据时所要参与IO、搜寻的文件就越多,所以,如果没有必要,不要设置太多的列族。一般设置2-3个比较合理。
5、时间戳
HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,hbase提供了两种数据版本回收方式:
- 保存数据的最后n个版本
- 保存最近一段时间内的版本(设置数据的生命周期TTL)。
用户可以针对每个列族进行设置。
6、Cell
由{row key, column( =<family> + <label>), version} 唯一确定的单元。
cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
1.2 hbase集群结构
Hbase基本组件说明:
Client: 包含访问Hbase的接口,并维护cache来加快对Hbase的访问,比如region的位置信息。 HMaster: 是hbase集群的主节点,可以配置多个,用来实现HA 为RegionServer分配region 负责RegionServer的负载均衡 发现失效的RegionServer并重新分配其上的region
RegionServer: Regionserver维护region,处理对这些region的IO请求 Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
Region: 分布式存储的最小单元。
Zookeeper作用: 通过选举,保证任何时候,集群中只有一个活着的HMaster,HMaster与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册 存贮所有Region的寻址入口 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给HMaster 存储HBase的schema和table元数据 Zookeeper的引入使得HMaster不再是单点故障 |
1.3 命令行演示
1.3.1 基本shell命令
进入hbase命令行 ./hbase shell
显示hbase中的表 list
创建user表,包含info、data两个列族 create 'user', 'info', 'data' 或者 create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'},{NAME => 'data'}
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加name列标示符,值为zhangsan put 'user', 'rk0001', 'info:name', 'zhangsan'
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加gender列标示符,值为female put 'user', 'rk0001', 'info:gender', 'female'
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加age列标示符,值为20 put 'user', 'rk0001', 'info:age', 20
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族data中添加pic列标示符,值为picture put 'user', 'rk0001', 'data:pic', 'picture'
获取user表中row key为rk0001的所有信息 get 'user', 'rk0001'
获取user表中row key为rk0001,info列族的所有信息 get 'user', 'rk0001', 'info'
获取user表中row key为rk0001,info列族的name、age列标示符的信息 get 'user', 'rk0001', 'info:name', 'info:age'
获取user表中row key为rk0001,info、data列族的信息 get 'user', 'rk0001', 'info', 'data' get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info', 'data']}
get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info:name', 'data:pic']}
获取user表中row key为rk0001,列族为info,版本号最新5个的信息 get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info', VERSIONS => 2} get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 5} get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 5, TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}
获取user表中row key为rk0001,cell的值为zhangsan的信息 get 'people', 'rk0001', {FILTER =>"ValueFilter(=, 'binary:zhangsan')"}
获取user表中row key为rk0001,列标示符中含有a的信息 get 'people', 'rk0001', {FILTER =>"(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}
put 'user', 'rk0002', 'info:name', 'fanbingbing' put 'user', 'rk0002', 'info:gender', 'female' put 'user', 'rk0002', 'info:nationality', '中国' get 'user', 'rk0002', {FILTER =>"ValueFilter(=, 'binary:中国')"}
查询user表中的所有信息 scan 'user'
查询user表中列族为info的信息 scan 'user', {COLUMNS => 'info'} scan 'user', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 5} scan 'person', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 3}
查询user表中列族为info和data的信息 scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data']} scan 'user', {COLUMNS => ['info:name', 'data:pic']}
查询user表中列族为info、列标示符为name的信息 scan 'user', {COLUMNS => 'info:name'}
查询user表中列族为info、列标示符为name的信息,并且版本最新的5个 scan 'user', {COLUMNS => 'info:name', VERSIONS => 5}
查询user表中列族为info和data且列标示符中含有a字符的信息 scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data'], FILTER =>"(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}
查询user表中列族为info,rk范围是[rk0001, rk0003)的数据 scan 'people', {COLUMNS => 'info', STARTROW => 'rk0001', ENDROW => 'rk0003'}
查询user表中row key以rk字符开头的 scan 'user',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}
查询user表中指定范围的数据 scan 'user', {TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}
删除数据 删除user表row key为rk0001,列标示符为info:name的数据 delete 'people', 'rk0001', 'info:name' 删除user表row key为rk0001,列标示符为info:name,timestamp为1392383705316的数据 delete 'user', 'rk0001', 'info:name', 1392383705316
清空user表中的数据 truncate 'people'
修改表结构 首先停用user表 disable 'user'
添加两个列族f1和f2 alter 'people', NAME => 'f1' alter 'user', NAME => 'f2'
启用表 enable 'user'
删除一个列族: alter 'user', NAME => 'f1', METHOD => 'delete' 或 alter 'user', 'delete' => 'f1'
添加列族f1同时删除列族f2 alter 'user', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}
将user表的f1列族版本号改为5 alter 'people', NAME => 'info', VERSIONS => 5 启用表 enable 'user'
删除表 disable 'user' drop 'user'
查询数据 get 'person', 'rk0001', {FILTER =>"ValueFilter(=, 'binary:中国')"} get 'person', 'rk0001', {FILTER =>"(QualifierFilter(=,'substring:a'))"} scan 'person', {COLUMNS => 'info:name'} scan 'person', {COLUMNS => ['info', 'data'], FILTER =>"(QualifierFilter(=,'substring:a'))"} scan 'person', {COLUMNS => 'info', STARTROW => 'rk0001', ENDROW => 'rk0003'}
scan 'person', {COLUMNS => 'info', STARTROW => '20140201', ENDROW => '20140301'} scan 'person', {COLUMNS => 'info:name', TIMERANGE => [1395978233636, 1395987769587]} delete 'person', 'rk0001', 'info:name'
alter 'person', NAME => 'ffff' alter 'person', NAME => 'info', VERSIONS => 10
get 'user', 'rk0002', {COLUMN => ['info:name', 'data:pic']} |
2.3 HBase的Rowkey设计原则
HBase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一标识一行记录,在HBase查询的时候,有以下几种方式:
- 通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录
- 通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配
- 全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录
2.3.1 rowkey长度原则
rowkey是一个二进制码流,可以是任意字符串,最大长度64kb,实际应用中一般为10-100bytes,以byte[]形式保存,一般设计成定长。
建议越短越好,不要超过16个字节,原因如下:
- 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的,如果rowkey过长,比如超过100字节,1000w行数据,光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节,将近1G数据,这样会极大影响HFile的存储效率;
- MemStore将缓存部分数据到内存,如果rowkey字段过长,内存的有效利用率就会降低,系统不能缓存更多的数据,这样会降低检索效率。
2.3.2 rowkey散列原则
如果rowkey按照时间戳的方式递增,不要将时间放在二进制码的前面,建议将rowkey的高位作为散列字段,由程序随机生成,低位放时间字段,这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer,以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段,首字段直接是时间信息,所有的数据都会集中在一个RegionServer上,这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上,造成热点问题,会降低查询效率。
2.3.3 rowkey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性,rowkey是按照字典顺序排序存储的,因此,设计rowkey的时候,要充分利用这个排序的特点,将经常读取的数据存储到一块,将最近可能会被访问的数据放到一块。
2.4什么是热点
HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的,这种设计优化了scan操作,可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置,便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。
热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读,写或者其他操作)。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至region不可用,这也会影响同一个RegionServer上的其他region,由于主机无法服务其他region的请求。
设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用。为了避免写热点,设计rowkey使得不同行在同一个region,但是在更多数据情况下,数据应该被写入集群的多个region,而不是一个。下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点:
这里所说的加盐不是密码学中的加盐,而是在rowkey的前面增加随机数,具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上,以避免热点。
哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群,但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey,可以使用get操作准确获取某一个行数据。
第三种防止热点的方法时反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分(最没有意义的部分)放在前面。这样可以有效的随机rowkey,但是牺牲了rowkey的有序性。
反转rowkey的例子以手机号为rowkey,可以将手机号反转后的字符串作为rowkey,这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题
135****1023------>3201****531
136****9301------>1039****631
一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本,使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用,可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾,例如 [key][reverse_timestamp] , [key] 的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录,因为HBase中rowkey是有序的,第一条记录是最后录入的数据。
其他一些建议:
尽量减少行键和列族的大小在HBase中,value永远和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时,它的rowkey,列名,时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大,这个时候它们将会占用大量的存储空间。
列族尽可能越短越好,最好是一个字符。
冗长的属性名虽然可读性好,但是更短的属性名存储在HBase中会更好。