城堡之家通过本文主要向大家介绍了hbase等相关知识,希望本文的分享对您有所帮助
一、表的设计
1.1 Pre-Creating Regions
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
下面是一个例子：
/**
* 通过Adminc.create(HTableDescriptor , byte[][] splits)创建多个空的region
* @param admin
* @param table
* @param splits
* @return
* @throws IOException
*/
public static boolean createTable(Admin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)
throws IOException {
try {
admin.createTable(table, splits);
return true;
} catch (TableExistsException e) {
System.out.println("table " + table.getNameAsString() + " already exists");
// the table already exists...
return false;
}
}
/**
* 获取拆分间splitkeys
* @param startKey
* @param endKey
* @param numRegions
* @return
*/
public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
//start:001,endkey:100,10region [001,010] [011,020]
byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, 16);
BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, 16);
BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);
BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes();
splits[i] = b;
}
return splits;
}
1.2 Row Key
HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：
• 通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
• 通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
• 全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。
在HBase中，row key可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。
row key是按照字典序存储
设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
Rowkey:
1、 大小越小越好
2、 值根据功能需求决定
3、 Row最好有散列原则。
a) 取反
b) Hash
1.3、Column Family
不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。感兴趣的可以对自己的HBase集群进行实际测试，从得到的测试结果数据验证一下。
1.4 In Memory
创建表的时候，可以通过
HColumnDescriptor.setInMemory(true)
将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
1.5 Max Version
创建表的时候，可以通过
HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)
设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。
1.6 Time To Live
创建表的时候，可以通过
HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)
设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
1.7 Compact & Split
在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。
实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。
hbase为了防止小文件（被刷到磁盘的menstore）过多，以保证保证查询效率，hbase需要在必要的时候将这些小的store file合并成相对较大的store file，这个过程就称之为compaction。在hbase中，主要存在两种类型的compaction：minor compaction和major compaction。
minor compaction:的是较小、很少文件的合并。
major compaction 的功能是将所有的store file合并成一个，触发major compaction的可能条件有：
major_compact 命令、
majorCompact() API、
region server自动运行（相关参数：
hbase.hregion.majoucompaction 默认为24 小时、
//默认值为0.2 防止region server 在同一时间进行major compaction）。
hbase.hregion.majorcompaction.jetter
//参数的作用是：对参数hbase.hregion.majoucompaction 规定的值起到浮动的作用，假如两个参数都为默认值24和0,2，那么major compact最终使用的数值为：19.2~28.8 这个范围。
- 1、 关闭自动major compaction
- 2、 手动编程major compaction
minor compaction的运行机制要复杂一些，它由一下几个参数共同决定：
//表示至少需要三个满足条件的store file时，minor compaction才会启动
hbase.hstore.compaction.min :默认值为 3，
//表示一次minor compaction中最多选取10个store file
hbase.hstore.compaction.max 默认值为10，
//表示文件大小小于该值的store file 一定会加入到minor compaction的store file中
hbase.hstore.compaction.min.size
//表示文件大小大于该值的store file 一定会被minor compaction排除
hbase.hstore.compaction.max.size
//将store file 按照文件年龄排序（older to younger），minor compaction总是从older store file开始选择
hbase.hstore.compaction.ratio