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HBase基础知识(个人总结)

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HBase基础知识(个人总结)声明:1.本文为我的个人复习总结,并非那种从零基础开始普及知识内容详细全面,言辞官方的文章2.由于是个人总结,所以用最精简的话语来写文章_hbase基础知识

    声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章
              2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章
              3. 若有错误不当之处, 请指出

基础知识:

数据种类:

  1. 结构化数据 比如MySQL这种关心型数据库里的数据, 操控起来方便
  2. 半结构化数据 有特定语法格式的数据, 比如json
  3. 非结构化数据 视频,音频,文本 这种难以处理的数据

关系型数据库 & 非关系型(NoSQL)数据库:

  1. 数据类型不同: 关系型数据库的数据类型是二维表格, NoSQL数据库的数据类型没有确定形式, 很灵活, 有KV型, 列式, 文档型等等
  2. 关系型数据库支持SQL语法, 而NoSQL数据库不支持SQL语法

行式数据库 & 列式数据库

  1. 存储方式不同:

    比如有A列和B列, 数据有A1, A2, A3, B1, B2, B3

    行式存储为: [A1, B1, A2, B2, A3, B3]; 列式存储为: [A1, A2, A3, B1, B2, B3]

  2. 擅长领域不同: 行式数据库适用于查询, 列式数据库适用于聚合统计

    从存储方式上可以看出, 行式存储的某一行的不同列之间紧挨着, 适合查询一整行数据;

    ​ 列式存储的某一列的不同行之间紧挨着, 适合查询一整列的数据

    而大数据场景, 大多数时都是数据的统计。我们经常只是需要其中某一列进行聚合统计，而不关心其他列的数据

  3. 压缩效果不同, 列式存储压缩效果更好

OLTP & OLAP

OLTP: 联机事务处理, 一般是那种 后端的关系型数据库(存储数据少, 行式数据库MySQL等)

OLAP: 联机事务分析, 一般是那种 大数据的NoSQL数据库(存储数据多, 列式数据库如HBase/ClickHouse, Presto)

架构:

有RowKey, 列族, 列, Region, StoreFile(HFile), Cell, 命名空间, 表

增改为Put, 删除为Delete(本质也是Put), 关键字段timestap就代表着版本

结构图:

在这里插入图片描述

  • 一个Region是多行相邻数据, 按列族(对应StoreFile)存储,

自带的命名空间:

  1. hbase 存放的是HBase内置的表
  2. default 表是用户默认使用的命名空间

  • HBase定义表时只需要声明列族即可, 不需要声明具体的列, 字段可以动态、按需指定。因此适合应对字段变更的场景。

  • BlockCache是用来优化读操作的缓存, MemCache是为了优化写操作的缓冲(到刷写时机了批量写到磁盘)

WAL预写日志:

  1. HBase的WAL只是为了备份数据, flush和compact的时候并不用它(flush用的是内存数据, compact用的是HFile)

  2. Hadoop的EditLog除了是用来备份数据, 与FsImage合并时也要用到它

  • hbase truncate不要乱用, 它会同时删除元数据信息如分区键规则, 协处理器倒是不会删掉

LSM:

HBase和ClickHouse这种内存+磁盘的架构, 即用的是LSM结构(日志结构的合并树)

思想: 假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中;

​ 等到积攒到足够多之后，再归并排序将数据合并追加到磁盘

与B+树相比：

  1. 牺牲读性能(读取时可能需要访问较多的磁盘文件)
  2. 提高写性能(刷写落盘前有一个内存缓冲区)

补偿读性能的优化:

  1. Bloom Filter 读HFile时使用布隆过滤器
  2. compact 小树合并为大树

架构角色：

  1. HMaster

    负责DDL操作: 对于表结构 create, delete, alter

    负责管理调度: 分配regions到每个RegionServer(并做负载均衡和故障转移)

    ​ 监控每个RegionServer的状态

  2. HRegion Server

    管理Region, WAL, 负责table数据的实际读写, 执行Flush 和 Compaction

  3. ZooKeeper

    • HBase通过ZooKeeper来做Master的高可用

    • 监控RegionServer

    • Client请求ZooKeeper meta表位于哪个RegionServer

  4. HDFS

读流程:

在这里插入图片描述

  1. Client先访问ZooKeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server

  2. 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，

    根据namespace:table:rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region

​ 并将该表的 Region信息&meta表的位置信息 缓存在客户端的meta cache

  1. 与目标Region Server进行通讯
  2. 先在MemStore中查询目标数据，
  3. 再去Block Cache中查询目标数据，如果找不到的话再去查询Store File(HFile)
  4. 将查询到的新的数据块(HFile的数据存储单元, 默认大小为64KB)缓存到Block Cache
  5. 返回这两次查到的 最新版本的数据

写流程:

在这里插入图片描述

1）Client先访问ZooKeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server

2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，

​ 根据namespace:table:rowkey, 查询出目标数据所在表位于哪个Region

​ 并将该表的 Region信息&meta表的位置信息 缓存在客户端的meta cache

3）与目标Region Server进行通讯

4）将数据顺序写入(追加)到HLog(WAL), 做备份

5）将数据写入对应的MemStore，数据会按RowKey在MemStore进行排序, 便于以后的查找缩小范围

6）Region Server向客户端发送ack

7）等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile

MemStore Flush刷写时机：

  1. 某个MemStore的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size(默认128M)

    • 什么时候阻止继续往某个MemStore写数据?

      当MemStore的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size(默认125M) * hbase.hregion.memstore.block.multiplier(默认4), 即500M时

  2. 某个RegionServer中所有MemStore的总大小达到

    堆内存大小 * hbase.regionserver.global.memstore.size(默认0.4)

    * hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit(默认0.95), 即0.38倍堆大小时

    则按照所有MemStore由大到小的顺序依次进行刷写, 直到所有memstore的总大小减小到低于上述临界值

    这种情况下可见, HFile里的数据timestap未必是最小的, 那查数据时, 即便MemStore中找到了该数据也仍要去访问HFile文件(但会借助于布隆过滤器), 因为timestap大的才是最新数据

    • 什么时候阻止继续往所有MemStore写数据?

      当某个RegionServer中MemStore的总大小达到

      堆内存大小 * hbase.regionserver.global.memstore.size(默认值0.4), 即0.4倍堆大小时

  3. 到达自动刷写的时 hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval(默认1小时)

  4. 当WAL文件的数量超过hbase.regionserver.max.logs，会按照timestap从小到大顺序依次进行刷写, 直到WAL文件数量减小到低于上述临界值(该属性名已废弃, 现无需手动设置，最大为32)

读写特点:

HBase的读写类似, 即便是写(增删改)数据也要先查找数据所在表位于哪个RegionServer中的哪个Region

而HDFS的写, 既然是写(增加)数据, 就不会提前位于DataNode中

StoreFile Compaction:

StoreFile底层是HFile

是为了减少HFile的个数，以及清理掉 过期和删除 的老数据

  1. Minor Compaction

    将临近的若干个较小的HFile合并成一个较大的HFile, 并清理掉 过期和删除 的数据

  2. Major Compaction

    将一个Store下的所有的HFile合并成一个大HFile, 并清理掉 过期和删除 的数据

Region Split:

起初表只有一个Region(如果不自己预分区的话),

为了更好的负载均衡 以及增加存储利用率，HMaster有可能会将某个Region转移给其他的Region Server

切分规则:

0.94版本之后, 2.0版本之前:

​ 阈值为min(R^3 * initialSize,hbase.hregion.max.filesize”), 即min(R^3 * 256M, 10G)

​ R为当前Region Server中属于该表的Region个数

​ 示例:

第一次split：1^3 * 256 = 256MB

第二次split：2^3 * 256 = 2048MB

第三次split：3^3 * 256 = 6912MB

第四次split：4^3 * 256 = 16384M > 10GB，因此取较小的值10GB

后面每次split的size都是10GB了

2.0版本新策略:

  1. 如果当前RegionServer上该表只有1个Region，则按照2 * hbase.hregion.memstore.flush.size切分，

  2. 否则按照hbase.hregion.max.filesize切分。

预分区:

目的: 自定义分区后, 根据数据的RowKey可以迅速得知它属于哪一个Region

比如按 100,200,300分区键 去预分区, 则有(-∞, 100], (100,200], (200,300],(300,+∞) 这4个分区,

一条数据是拿Rowkey和分区键 按照字典序比较的

设定预分区的方法:

  1. 手动设定预分区

    create ‘staff1’,‘info’,‘partition1’,SPLITS => [‘100’,‘200’,‘300’]

  2. 生成16进制序列预分区(0-15, 16个分区键)

    create ‘staff2’,‘info’,‘partition2’,{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => ‘HexStringSplit’}

  3. 按照文件中设置的规则预分区(常用):

    vim splits.txt

    aaaa

    bbbb

    cccc

    dddd

    create ‘staff3’,‘partition3’,SPLITS_FILE => ‘splits.txt’

  4. 使用JavaAPI创建预分区

    //自定义算法，产生一系列Hash散列值存储在二维数组中, byte[]相当于String, bytre[][]相当于String[]
byte[][] splitKeys = 某个散列值函数
//创建HbaseAdmin实例
HBaseAdmin hAdmin = new HBaseAdmin(HbaseConfiguration.create( ));
//创建HTableDescriptor实例
HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);
//通过HTableDescriptor实例和散列值二维数组创建带有预分区的Hbase表
hAdmin.createTable(tableDesc, splitKeys);

RowKey设计:

目的: 让数据均匀的分布, 防止数据倾斜

_小于所有数字

| 是大于很多字符, 只小于}

设计原则:

  1. rowkey长度原则

  2. rowkey散列原则

  3. rowkey唯一原则

方案:

  1. 生成随机数、hash、加密

    例如原本rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7

  2. 日期时间反转(个位变化频率低, 高位变化频率低, 所以原数据分布有规律会数据密集, 而反转后就没规律了)

    20170524000001转成10000042507102

    20170524000002转成20000042507102

  3. 随机字符串拼接

    20170524000001_a12e

    20170524000001_93i7

高可用:

vim conf/backup-masters, 里面写上备机ip

内存优化:

不建议分配非常大的堆内存, 一般配16~36G

因为:

  1. 在(0.4-0.38)*堆大小 这段内存回收时, RegionServer是禁止写数据的, 堆内存过大会增大其值, 导致增加了禁止写数据的时间

  2. Linux系统运行和其他软件运行也需要内存, 不能全分给HBase了

参数优化

  1. ZooKeeper会话超时时间
    ZooKeeper.session.timeout 默认值为90000毫秒(90s)。当某个RegionServer挂掉了, 90s之后Master才能察觉到。

    可适当减小此值，以加快Master响应，可调整至600000毫秒。

  2. 设置RPC监听数量
    hbase.regionserver.handler.count 默认值为30

    可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。

  3. 手动控制Major Compaction的周期

    hbase.hregion.majorcompaction 默认值：604800000秒(7天)

    若关闭自动Major Compaction，可将其设为0

  4. 优化HFile大小
    hbase.hregion.max.filesize 默认值10737418240(10GB), 如果一个HFile(列族)的大小达到这个数值, 则这个Region就会被切分为两个Region

    如果要运行HBase的MR任务, 可以减小此值

    因为一个Region对应一个MapTask，如果单个Region过大，会导致MapTask执行时间过长。

  5. 优化HBase客户端缓存大小
    hbase.client.write.buffer 默认值2097152bytes(2M)

    增大该值可以减少RPC调用次数

  6. 指定scan.next扫描HBase所获取的行数
    hbase.client.scanner.caching

  7. BlockCache占用RegionServer堆内存的比例
    hfile.block.cache.size 默认0.4

    读请求比较多的情况下, 可适当调大

  8. MemStore占用RegionServer堆内存的比例
    hbase.regionserver.global.memstore.size 默认0.4

    写请求较多的情况下，可适当调大

  9. 优化数据的写入效率, 开启压缩

    mapreduce.map.output.compress 设为true

    mapreduce.map.output.compress.codec 指定压缩方式

Hive对比HBase:

速度上:

  • Hive 查询 和 增加数据 速度缓慢, 因为要走MR等引擎
  • HBase 查询 和 增加数据 快, 因为布隆过滤器 & BlockCache & 顺序写操作(按timestap判断是否为最新有效数据) 进行优化

增删改方面:

  • 只允许增加数据
  • 虽然也是只允许增加数据, 但是通过timestap字段, 可以实现增删改的功能

是否为数据库:

  • Hive本质上并不是数据库, 而是将MySQL表的元数据 和 HDFS文件进行映射, 形成了逻辑上的数据库
  • HBase是列式数据库

数据分析方面:

  • Hive擅长做数据分析

  • HBase不擅长做数据分析

    相同点：都依赖于HDFS进行存数据, 可以用SQL语句去查数据

Hive集成HBase:

目的: 建立Hive表关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表

注意: 不能将数据直接load进Hive(这只会校验存储格式, 合法的法直接剪切, 让HBase感知不到)

步骤: 创建表&关联 –> 创建临时表 –> load进临时表 –> insert into 原表 select 字段 from 临时表

在hive-site.xml里配置ZooKeeper

    <property>
        <name>hive.ZooKeeper.quorum</name>
        <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.ZooKeeper.client.port</name>
        <value>2181</value>
    </property>

建表时通过描述语句进行关联:

CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
)
-- 描述语句
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":id, info:ename, info:job")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");

Phoenix:

是HBase的SQL皮肤

坑: 注意大小写, 在引号内部才能保持原样, 否则就任务是大写

(一级)索引是对RowKey的索引

二级索引是对非RowKey字段的索引, 先找到这个普通字段数据对应的主键, 再通过主键去查找实际数据

全局 & 本地: (优缺点没搞懂)

  1. 全局二级索引(默认), 适用于读多写少, 索引 和 数据 不存储在一起

    优点: 读数据时 会优先选择索引表来查询

    缺点: 写操作时 要更新的索引可能位于不同机器, 加大了网络IO 和 磁盘寻址IO 的损耗, 更占用空间

  2. 本地二级索引, 适用于写多读少, 索引 和 数据 存放在同一个Region中(且是同一个)，

    优点: 写操作时 要更新的索引位于同台机器, 减少了网络IO 和 磁盘寻址IO(实际数据在附近, 顺序寻址较快) 的额外开销, 更节省空间

    缺点: 无法提前确定数据在哪个Region上

面试题:

  • HBase的批量加载 底层是靠MapReduce实现的

  • 协处理器(CoProcessor)

    分为:

    1. Observer: 相当于MySQL的触发器, 监听到一个表变化后 便自动地去同步操作另一个表 (如 偶像表 和 粉丝表 需要同步变化)
    2. Endpoint: 类似于MySQL地存储过程, 一般用于分布式聚合计算

    建立二级索引, 需要同步索引表, 靠的就是Observer协处理器

今天的文章HBase基础知识(个人总结)分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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