HBase面试连环炮

Posted 赵广陆

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了HBase面试连环炮相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

目录

1 HBASE介绍

hbase是bigtable的开源java版本。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。

HBase中的表一般有这样的特点：

1.大：一个表可以有上十亿行，上百万列

2. 面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。

3. 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。

2HBASE和Hdfs的区别

  • 1 HDFS
  • 为分布式存储提供文件系统
  • 针对存储大尺寸的文件进行优化，不需要对HDFS上的文件进行随机读写
  • 直接使用文件
  • 数据模型不灵活
  • 使用文件系统和处理框架
  • 优化一次写入，多次读取的方式
  • 2 HBase
  • 提供表状的面向列的数据存储
  • 针对表状数据的随机读写进行优化
  • 使用key-value操作数据
  • 提供灵活的数据模型
  • 使用表状存储，支持MapReduce，依赖HDFS
  • 优化了多次读，以及多次写

3 Redis，传统数据库，HBase，Hive

Redis

分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List Set等更丰富的类型。

hbase

HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

关系数据库

有mysql Oracle SqlServer等，支持事务性操作，属于写模式，即写入数据时进行检查。它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询 修改。支持完善的sql功能，可以对少量数据进行统计分析。

hive

hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为数据库表。并提供sql功能，可以将sql转化为mr任务运行。因为sql学习成本低，不必专门开发mr应用，十分适合数据仓库的统计分析。

区别：

关系型数据和Hive都是支持SQL引擎的数据库；Redis和Hbase都是NoSQL 类型的Key/vale数据库，支持简单的行列操作，不支持SQL引擎。

Redis因为存储在内存中所以数据量较小，而Hbase的存储远远超出内存的大小。HBase适合做大数据的持久存储，而Redis比较适合做缓存。RDBMS一般用来做支撑业务系统提供事物或者查询。hive是面相分析的分析型工具，作为海量数据的分析工具。

Hive和HBase是两种基于Hadoop的不同技术：Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，HBase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库，只支持简单的行列操作。当然，这两种工具是可以同时使用的。Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行快速的实时查询，二者可进行整合。

4 HBASE的架构

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9aukYMkV-1634391533292)(assert/1582189277647.png)]

  • 1 HMaster

功能：

1) 监控RegionServer

2) 处理RegionServer故障转移

3) 处理元数据的变更

4) 处理region的分配或移除

5) 在空闲时间进行数据的负载均衡

6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
  • 2 RegionServer

功能：

1) 负责存储HBase的实际数据

2) 处理分配给它的Region

3) 刷新缓存到HDFS

4) 维护HLog

5) 执行压缩

6) 负责处理Region分片

5 常用HBASE shell

  • 1 进入HBase客户端命令操作界面

$ bin/hbase shell

  • 2 查看帮助命令

hbase(main):001:0> help

  • 3 查看当前数据库中有哪些表

hbase(main):002:0> list

  • 4 创建一张表

创建user表，包含info data两个列族

hbase(main):010:0> create 'user', 'info', 'data'

或者
hbase(main):010:0> create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'}，{NAME => 'data'}
  • 5 添加数据操作

  • 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

    hbase(main):011:0> 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

    hbase(main):012:0> 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

    hbase(main):013:0> 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

    hbase(main):014:0> put ‘user’, ‘rk0001’, ‘data:pic’, ‘picture’

  • 6 查询数据操作

  • 1 通过rowkey进行查询

获取user表中row key为rk0001的所有信息

hbase(main):015:0> get ‘user’, ‘rk0001’

  • 2 查看rowkey下面的某个列族的信息

获取user表中row key为rk0001，info列族的所有信息

hbase(main):016:0> get ‘user’, ‘rk0001’, ‘info’

  • 3 查看rowkey指定列族指定字段的值

获取user表中row key为rk0001，info列族的name age列标示符的信息

hbase(main):017:0> get ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:name’, ‘info:age’

  • 4 查询所有数据

查询user表中的所有信息

scan ‘user’

  • 5 列族查询

查询user表中列族为info的信息

scan ‘user’, {COLUMNS => ‘info’}

  • 7 统计

hbase(main):053:0> count ‘user’

  • 8.显示所有表

list

6 HBASE表数据模型

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2fv7LW1H-1634391533294)(assert/1582190522615.png)]

  • 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

2 通过row key的range

3 全表扫描

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)

  • 列族Column Family

​ 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。

​ 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

  • 列 Column

​ 列族下面的具体列，属于某一个ColumnFamily,类似于我们mysql当中创建的具体的列

​ 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。

  • Cell

由{row key, column( = +

cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。

7 HBASE读请求过程

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lNJO9q1h-1634391533296)(assert/1582191992432.png)]

  • HRegionServer保存着meta表以及表数据，要访问表数据，首先Client先去访问zookeeper，从zookeeper里面获取meta表所在的位置信息，即找到这个meta表在哪个HRegionServer上保存着。
  • 接着Client通过刚才获取到的HRegionServer的IP来访问Meta表所在的HRegionServer，从而读取到Meta，进而获取到Meta表中存放的元数据。
  • Client通过元数据中存储的信息，访问对应的HRegionServer，然后扫描所在HRegionServer的Memstore和Storefile来查询数据。
  • 最后HRegionServer把查询到的数据响应给Client。

7 HBASE写请求过程

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pzMseESW-1634391533299)(assert/1582191992432.png)]

  • Client也是先访问zookeeper，找到Meta表，并获取Meta表元数据。确定当前将要写入的数据所对应的HRegion和HRegionServer服务器。

  • Client向该HRegionServer服务器发起写入数据请求，然后HRegionServer收到请求并响应。

  • Client先把数据写入到HLog，以防止数据丢失。然后将数据写入到Memstore。

  • 如果HLog和Memstore均写入成功，则这条数据写入成功

  • 如果Memstore达到阈值，会把Memstore中的数据flush到Storefile中。

  • 当Storefile越来越多，会触发Compact合并操作，把过多的Storefile合并成一个大的Storefile。

  • 当Storefile越来越大，Region也会越来越大，达到阈值后，会触发Split操作，将Region一分为二。

8 hbase的预分区

8.1 预分区有什么用

  • 增加数据读写效率
  • 负载均衡，防止数据倾斜
  • 方便集群容灾调度region
  • 优化Map数量

8.2 如何预分区

​ 每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。

8.3 设定预分区

  1. 手动设定预分区

    create 'staff','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4WphC7co-1634391533304)(assert/1582214877593.png)]

    2.使用16进制算法生成预分区

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

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-StEtBjvP-1634391533304)(assert/1582214995895.png)]

9 HBASE的rowkey设计

9.1 rowkey设计三原则

  • 1 长度原则

​ Rowkey 是一个二进制码流，Rowkey 的长度被很多开发者建议说设计在 10~100 个字节，不过建议是越短越好，不要超过 16 个字节，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。

数据的持久化文件 HFile 中是按照 KeyValue 存储的，如果 Rowkey 过长比如 100 个字 节，1000 万列数据光 Rowkey 就要占用 100*1000 万=10 亿个字节，将近 1G 数据，这会极大 影响 HFile 的存储效率；

  • 2 散列原则

​ 如果 Rowkey 是按时间戳的方式递增，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，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个 Regionserver 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将产生所有 新数据都在一个 RegionServer 上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中 在个别 RegionServer，降低查询效率。

​ row key是按照字典序存储，因此，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。

  • 3 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。

9.2 热点问题

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。

解决方案：

  • 加盐

​ 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。

原本 rowKey 为 1001 的，SHA1 后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7 

原本 rowKey 为 3001 的，SHA1 后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd 

原本 rowKey 为 5001 的，SHA1 后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913

在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的 rowKey 来 Hash
后作为每个分区的临界值。
  • 哈希

​ 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

  • 反转

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。

  • 时间戳反转

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

以上是关于HBase面试连环炮的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

面试反馈 Spring Cloud 的25连环炮

Android 大厂高频面试之Handler面试连环炮

分库分表的4个面试连环炮问题！不会就惨了

Integer面试连环炮以及源码分析

美团面试：Java异常14连环炮，附答案

Kafka 面试连环炮, 看看你能撑到哪一步?