Hbase

1. Hbase是怎么寫數(shù)據(jù)的？

2. HDFS和HBase各自使用場(chǎng)景

3. Hbase的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

4. 熱點(diǎn)現(xiàn)象（數(shù)據(jù)傾斜）怎么產(chǎn)生的新思，以及解決方法有哪些

5. HBase的 rowkey 設(shè)計(jì)原則

6. HBase的列簇設(shè)計(jì)

7. HBase 中 compact 用途是什么主巍，什么時(shí)候觸發(fā)瓤帚，分為哪兩種蛇数，有什么區(qū)別

1. Hbase是怎么寫數(shù)據(jù)的？

Client寫入 -> 存入MemStore河质，一直到MemStore滿 -> Flush成一個(gè)StoreFile，直至增長(zhǎng)到一定閾值 -> 觸發(fā)Compact合并操作 -> 多個(gè)StoreFile合并成一個(gè)StoreFile震叙，同時(shí)進(jìn)行版本合并和數(shù)據(jù)刪除 -> 當(dāng)StoreFiles Compact后愤诱，逐步形成越來越大的StoreFile -> 單個(gè)StoreFile大小超過一定閾值后（默認(rèn)10G），觸發(fā)Split操作捐友，把當(dāng)前Region Split成2個(gè)Region淫半，Region會(huì)下線，新Split出的2個(gè)孩子Region會(huì)被HMaster分配到相應(yīng)的HRegionServer 上匣砖，使得原先1個(gè)Region的壓力得以分流到2個(gè)Region上

由此過程可知科吭，HBase只是增加數(shù)據(jù)，沒有更新和刪除操作猴鲫，用戶的更新和刪除都是邏輯層面的对人，在物理層面，更新只是追加操作拂共，刪除只是標(biāo)記操作牺弄。

用戶寫操作只需要進(jìn)入到內(nèi)存即可立即返回，從而保證I/O高性能宜狐。

2. HDFS和HBase各自使用場(chǎng)景

首先一點(diǎn)需要明白：Hbase是基于HDFS來存儲(chǔ)的势告。

HDFS：

• 一次性寫入蛇捌，多次讀取。

• 保證數(shù)據(jù)的一致性咱台。

• 主要是可以部署在許多廉價(jià)機(jī)器中络拌，通過多副本提高可靠性，提供了容錯(cuò)和恢復(fù)機(jī)制回溺。

HBase：

• 瞬間寫入量很大春贸，數(shù)據(jù)庫不好支撐或需要很高成本支撐的場(chǎng)景。

• 數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)久保存遗遵，且量會(huì)持久增長(zhǎng)到比較大的場(chǎng)景萍恕。

• HBase不適用與有 join，多級(jí)索引车要，表關(guān)系復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型允粤。

• 大數(shù)據(jù)量（100s TB級(jí)數(shù)據(jù)）且有快速隨機(jī)訪問的需求。如：淘寶的交易歷史記錄屯蹦。數(shù)據(jù)量巨大無容置疑维哈，面向普通用戶的請(qǐng)求必然要即時(shí)響應(yīng)。

• 業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡(jiǎn)單登澜，不需要關(guān)系數(shù)據(jù)庫中很多特性（例如交叉列阔挠、交叉表，事務(wù)脑蠕，連接等等）购撼。

3. Hbase的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

Hbase 中的每張表都通過行鍵(rowkey)按照一定的范圍被分割成多個(gè)子表（HRegion），默認(rèn)一個(gè)HRegion 超過256M 就要被分割成兩個(gè)谴仙，由HRegionServer管理迂求，管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。HRegion 存取一個(gè)子表時(shí)晃跺，會(huì)創(chuàng)建一個(gè) HRegion 對(duì)象揩局，然后對(duì)表的每個(gè)列族（Column Family）創(chuàng)建一個(gè) store 實(shí)例， 每個(gè) store 都會(huì)有 0 個(gè)或多個(gè) StoreFile 與之對(duì)應(yīng)掀虎，每個(gè) StoreFile 都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)HFile凌盯，HFile 就是實(shí)際的存儲(chǔ)文件，一個(gè) HRegion 還擁有一個(gè) MemStore實(shí)例烹玉。

4. 熱點(diǎn)現(xiàn)象（數(shù)據(jù)傾斜）怎么產(chǎn)生的驰怎，以及解決方法有哪些

熱點(diǎn)現(xiàn)象：

某個(gè)小的時(shí)段內(nèi)，對(duì)HBase的讀寫請(qǐng)求集中到極少數(shù)的Region上二打，導(dǎo)致這些region所在的RegionServer處理請(qǐng)求量驟增县忌，負(fù)載量明顯偏大，而其他的RgionServer明顯空閑。

熱點(diǎn)現(xiàn)象出現(xiàn)的原因：

HBase中的行是按照rowkey的字典順序排序的症杏，這種設(shè)計(jì)優(yōu)化了scan操作装获，可以將相關(guān)的行以及會(huì)被一起讀取的行存取在臨近位置，便于scan鸳慈。然而糟糕的rowkey設(shè)計(jì)是熱點(diǎn)的源頭饱溢。

熱點(diǎn)發(fā)生在大量的client直接訪問集群的一個(gè)或極少數(shù)個(gè)節(jié)點(diǎn)（訪問可能是讀喧伞，寫或者其他操作）走芋。大量訪問會(huì)使熱點(diǎn)region所在的單個(gè)機(jī)器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用潘鲫，這也會(huì)影響同一個(gè)RegionServer上的其他region翁逞，由于主機(jī)無法服務(wù)其他region的請(qǐng)求。

熱點(diǎn)現(xiàn)象解決辦法：

為了避免寫熱點(diǎn)溉仑，設(shè)計(jì)rowkey使得不同行在同一個(gè)region挖函，但是在更多數(shù)據(jù)情況下，數(shù)據(jù)應(yīng)該被寫入集群的多個(gè)region浊竟，而不是一個(gè)怨喘。常見的方法有以下這些：

• 加鹽：在rowkey的前面增加隨機(jī)數(shù)，使得它和之前的rowkey的開頭不同振定。分配的前綴種類數(shù)量應(yīng)該和你想使用數(shù)據(jù)分散到不同的region的數(shù)量一致必怜。加鹽之后的rowkey就會(huì)根據(jù)隨機(jī)生成的前綴分散到各個(gè)region上，以避免熱點(diǎn)后频。

• 哈希：哈鲜崆欤可以使負(fù)載分散到整個(gè)集群，但是讀卻是可以預(yù)測(cè)的卑惜。使用確定的哈细嘀矗可以讓客戶端重構(gòu)完整的rowkey，可以使用get操作準(zhǔn)確獲取某一個(gè)行數(shù)據(jù)

• 反轉(zhuǎn)：第三種防止熱點(diǎn)的方法時(shí)反轉(zhuǎn)固定長(zhǎng)度或者數(shù)字格式的rowkey露久。這樣可以使得rowkey中經(jīng)常改變的部分（最沒有意義的部分）放在前面更米。這樣可以有效的隨機(jī)rowkey，但是犧牲了rowkey的有序性毫痕。反轉(zhuǎn)rowkey的例子以手機(jī)號(hào)為rowkey征峦，可以將手機(jī)號(hào)反轉(zhuǎn)后的字符串作為rowkey，這樣的就避免了以手機(jī)號(hào)那樣比較固定開頭導(dǎo)致熱點(diǎn)問題

• 時(shí)間戳反轉(zhuǎn)：一個(gè)常見的數(shù)據(jù)處理問題是快速獲取數(shù)據(jù)的最近版本镇草，使用反轉(zhuǎn)的時(shí)間戳作為rowkey的一部分對(duì)這個(gè)問題十分有用眶痰，可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通過scan [key]獲得[key]的第一條記錄梯啤，因?yàn)镠Base中rowkey是有序的竖伯，第一條記錄是最后錄入的數(shù)據(jù)。
  比如需要保存一個(gè)用戶的操作記錄，按照操作時(shí)間倒序排序七婴，在設(shè)計(jì)rowkey的時(shí)候祟偷，可以這樣設(shè)計(jì)[userId反轉(zhuǎn)] [Long.Max_Value - timestamp]，在查詢用戶的所有操作記錄數(shù)據(jù)的時(shí)候打厘，直接指定反轉(zhuǎn)后的userId修肠，startRow是[userId反轉(zhuǎn)][000000000000],stopRow是[userId反轉(zhuǎn)][Long.Max_Value - timestamp]
  如果需要查詢某段時(shí)間的操作記錄，startRow是[user反轉(zhuǎn)][Long.Max_Value - 起始時(shí)間]户盯，stopRow是[userId反轉(zhuǎn)][Long.Max_Value - 結(jié)束時(shí)間]

• HBase建表預(yù)分區(qū)：創(chuàng)建HBase表時(shí)嵌施，就預(yù)先根據(jù)可能的RowKey劃分出多個(gè)region而不是默認(rèn)的一個(gè)，從而可以將后續(xù)的讀寫操作負(fù)載均衡到不同的region上莽鸭，避免熱點(diǎn)現(xiàn)象吗伤。

5. HBase的 rowkey 設(shè)計(jì)原則

• 長(zhǎng)度原則：100字節(jié)以內(nèi)，8的倍數(shù)最好硫眨，可能的情況下越短越好足淆。因?yàn)镠File是按照 keyvalue 存儲(chǔ)的，過長(zhǎng)的rowkey會(huì)影響存儲(chǔ)效率礁阁；其次巧号，過長(zhǎng)的rowkey在memstore中較大，影響緩沖效果姥闭，降低檢索效率丹鸿。最后，操作系統(tǒng)大多為64位泣栈，8的倍數(shù)卜高，充分利用操作系統(tǒng)的最佳性能。

• 散列原則：高位散列南片，低位時(shí)間字段掺涛。避免熱點(diǎn)問題。

• 唯一原則：分利用這個(gè)排序的特點(diǎn)疼进，將經(jīng)常讀取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一塊薪缆，將最近可能會(huì)被訪問 的數(shù)據(jù)放到一塊。

6. HBase的列簇設(shè)計(jì)

• 原則：在合理范圍內(nèi)能盡量少的減少列簇就盡量減少列簇伞广，因?yàn)榱写厥枪蚕韗egion的拣帽，每個(gè)列簇?cái)?shù)據(jù)相差太大導(dǎo)致查詢效率低下。

• 最優(yōu)：將所有相關(guān)性很強(qiáng)的 key-value 都放在同一個(gè)列簇下嚼锄，這樣既能做到查詢效率最高减拭，也能保持盡可能少的訪問不同的磁盤文件。以用戶信息為例区丑，可以將必須的基本信息存放在一個(gè)列族拧粪，而一些附加的額外信息可以放在另一列族修陡。

7. HBase 中 compact 用途是什么，什么時(shí)候觸發(fā)可霎，分為哪兩種魄鸦，有什么區(qū)別

在 hbase 中每當(dāng)有 memstore 數(shù)據(jù) flush 到磁盤之后，就形成一個(gè) storefile癣朗，當(dāng) storeFile的數(shù)量達(dá)到一定程度后拾因，就需要將 storefile 文件來進(jìn)行 compaction 操作。

Compact 的作用：

• 合并文件

• 清除過期旷余，多余版本的數(shù)據(jù)

• 提高讀寫數(shù)據(jù)的效率

HBase 中實(shí)現(xiàn)了兩種 compaction 的方式：minor and major. 這兩種 compaction 方式的區(qū)別是：

• Minor 操作只用來做部分文件的合并操作以及包括 minVersion=0 并且設(shè)置 ttl 的過期版本清理绢记，不做任何刪除數(shù)據(jù)、多版本數(shù)據(jù)的清理工作荣暮。

• Major 操作是對(duì) Region 下的 HStore 下的所有 StoreFile 執(zhí)行合并操作庭惜，最終的結(jié)果是整理合并出一個(gè)文件罩驻。