Hbase数据库

Posted 2020-12-30 xuzimian

 

 

1.简介

HBase从诞生至今将近10年，在apache基金会的孵化下，已经变成一个非常成熟的项目，也有许多不同的公司支持着许多不同的分支版本，如cloudra等等。

HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

hadoop所有应用都是构建于hdfs（它提供高可靠的底层存储支持，几乎已经成为分布式文件存储系统事实上的工业标准）之上的分布式列存储系统，主要用于海量结构化数据存储。通过Hadoop生态圈，可以看到HBase的身影，可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是 实时、分布式、高维数据 的数据存储；

• 特性:
  

  • 强一致性读写：HBase不是“Eventual Consistentcy（最终一致性）”数据存储，这让它很适合高速计数聚合类任务；

• 自动分片（Automatic sharding）：HBase表通过region分布在集群中，数据增长时，region会自动分割并重新分布；

• RegionServer自动故障转移

• Hadoop/HDFS集成：HBase支持开箱即用HDFS作为它的分布式文件系统；

• MapRecue：HBase通过MapRecue支持大并发处理；

• Java客户端API：HBase支持易于使用的Java API进行编程访问;

• Thrift/REST API：HBase也支持Thrift和Rest作为非Java前端访问；

• Block Cache和Bloom Filter：对于大容量查询优化，HBase支持Block Cache和Bloom Filter;

• 运维管理：HBase支持JMX提供内置网页用于运维。

• HBase的优点
  

  • 列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间；

• HBase可以自动切分数据，使得数据存储自动具有水平扩展功能；

• HBase可以提供高并发读写操作的支持；

• 与Hadoop MapRecue相结合有利于数据分析；

• 容错性；版权免费；非常灵活的模式设计（或者说没有固定模式的限制）；

• 可以跟Hive集成，使用类SQL查询；

• 自动故障转移；客户端接口易于使用；

• 行级别原子性，即PUT操作一定是完全成功或者完全失败。

• HBase的缺点
  

  • HDFS是分布式文件系统，适合保存大文件。官方宣称它并非普通用途的文件系统，不提供文件的个别记录的快速查询。

• 另一方面，HBase基于HDFS，并能够提供大表的记录快速查询和更新。HBase内部将数据放到索引好的“StoreFiles”存储文件中，以便提供高速查询，而存储文件位于HDFS中。

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2.典型应用

1. FacebookFacebook用HBase存储在线消息，每天数据量近百亿，每月数据量250 ~ 300T， HBase读写比基本在1:1，吞吐量150w qps

2. 小米10+在线HBase集群，好几百台服务器，米聊历史数据，消息push系统等多个重要应用系统都建立在HBase基础之上网易哨兵监控系统，云信历史数据，日志归档数据等一系列重要应用底层都由HBase提供服务。

3. 网易哨兵监控系统，云信历史数据，日志归档数据等一系列重要应用底层都由HBase提供服务。

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3.适用场景

1. 写密集型应用，每天写入量巨大，而相对读数量较小的应用，比如IM的历史消息，游戏的日志等等

2. 不需要复杂查询条件来查询数据的应用，HBase只支持基于rowkey的查询，对于HBase来说，单条记录或者小范围的查询是可以接受的，大范围的查询由于分布式的原因，可能在性能上有点影响，而对于像SQL的join等查询，HBase无法支持。

3. 对性能和可靠性要求非常高的应用，由于HBase本身没有单点故障，可用性非常高。 数据量较大，而且增长量无法预估的应用，HBase支持在线扩展，即使在一段时间内数据量呈井喷式增长，也可以通过HBase横向扩展来满足功能。

   • HBase作为默认的大数据时代的存储，基本解决以下三大类的场景：

1. 平台类：存放是平台的产品，就是其它软件的存储，比如目前很就行的Kylin，阿里内部的日志同步工具TT，图组件Titan等。此类存放的往往平台的数据，有时候往往是无业务含义的。作为平台的底层存储使用。

2. 用户行为类：此类主要是面向各个业务系统。这里的用户不仅仅指的人，也包括物，比如物联网。在阿里主要还是人产生的数据，比如：淘宝收藏夹、交易数据、旺旺聊天记录等等。这里使用比较直接，就直接存放HBase，再读取。难度就是需要支持千万级别的并发写访问及读取，需要解决服务质量的问题。

3. 报表类的需求：比如报表、大屏等，如阿里巴巴的天猫双十一大屏。

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4.Habse数据结构

HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：

• 行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。

  • 决定一行数据的唯一标识
  • RowKey是按照字典顺序排序的。
  • Row key最多只能存储64k的字节数据。

• 列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易。

• 列修饰符：列簇定义真实的列，被称之为列修饰符，你可以认为列修饰符就是列本身。

   

  • Cell单元格：
    

     

    • 由行和列的坐标交叉决定；
    • 单元格是有版本的（由时间戳来作为版本）；
    • 单元格的内容是未解析的字节数组（Byte[]），cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
    • 由{row key，column(= +)，version}唯一确定的单元。

• 版本：每列都可以有一个可配置的版本数量，你可以通过列修饰符的制定版本获取数据。

   

  • Timestamp时间戳：
    

     

    在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本，根据唯一的时间戳来区分每个版本之间的差异，不同版本的数据按照时间倒序排序，最新的数据版本排在最前面。

    • 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。

如图1中所示，通过行键获取一个指定的行，它由一个或多个列簇构成，每个列簇有一个或多个列修饰符（图1中称为列），每列又可以有一个或多个版本。为了获取指定数据，你需要知道它的行键、列簇、列修饰符以及版本。当设计HBase数据模型时，对考虑数据是如何被获取是十分有帮助的。你可以通过以下两种方式获得HBase数据：
* 通过他们的行键，或者一系列行键的表扫描。

• 使用map-reduce进行批操作

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5.Habse数据结表设计

key是我们所提到过的行键，value是列簇的集合。你可以通过key检索到value，或者换句话说，你可以通过行键“得到”行，或者你能通过给定起始和终止行键检索一系列行，这就是前面提到的表扫描。你不能实时的查询一个列的值，这就引出了一个重要的话题：行键的设计。

• 有两个原因令行键的设计十分重要：

1. 表扫描是对行键的操作，所以，行键的设计控制着你能够通过HBase执行的实时/直接获取量。
2. 当在生产环境中运行HBase时，它在HDFS上部运行，数据基于行键通过HDFS，如果你所有的行键都是以user-开头，那么很有可能你大部分数据都被分配一个节点上（违背了分布式数据的初衷），因此，你的行键应该是有足够的差异性以便分布式地通过整个部署。

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6.Hbase优化

1. 预先分区

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。

1. Rowkey优化

HBase 中 Rowkey 是按照字典序存储，因此，设计 Rowkey 时，要充分利用排序特点，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。

此外，Rowkey 若是递增的生成，建议不要使用正序直接写入 Rowkey，而是采用 reverse 的方式反转Rowkey，使得 Rowkey 大致均衡分布，这样设计有个好处是能将 RegionServer 的负载均衡，否则容易产生所有新数据都在一个 RegionServer 上堆积的现象，这一点还可以结合 table 的预切分一起设计。

1. 减少列族数量

不要在一张表里定义太多的 ColumnFamily。目前 Hbase 并不能很好的处理超过 2~3 个 ColumnFamily 的表。因为某个 ColumnFamily 在 flush 的时候，它邻近的 ColumnFamily 也会因关联效应被触发 flush，最终导致系统产生更多的 I/O。

1. 缓存策略

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. 设置存储生命期

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。

1. 硬盘配置

每台 RegionServer 管理 10~1000 个 Regions，每个 Region 在 1~2G，则每台 Server 最少要 10G，最大要1000*2G=2TB，考虑 3 备份，则要 6TB。方案一是用 3 块 2TB 硬盘，二是用 12 块 500G 硬盘，带宽足够时，后者能提供更大的吞吐率，更细粒度的冗余备份，更快速的单盘故障恢复。

1. 分配合适的内存给RegionServer服务

在不影响其他服务的情况下，越大越好。例如在 HBase 的 conf 目录下的 hbase-env.sh 的最后添加 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx16000m$HBASE_REGIONSERVER_OPTS”
其中 16000m 为分配给 RegionServer 的内存大小。

1. 写数据的备份数

备份数与读性能成正比，与写性能成反比，且备份数影响高可用性。有两种配置方式，一种是将 hdfs-site.xml拷贝到 hbase 的 conf 目录下，然后在其中添加或修改配置项 dfs.replication 的值为要设置的备份数，这种修改对所有的 HBase 用户表都生效，另外一种方式，是改写 HBase 代码，让 HBase 支持针对列族设置备份数，在创建表时，设置列族备份数，默认为 3，此种备份数只对设置的列族生效。

1. WAL（预写日志）

可设置开关，表示 HBase 在写数据前用不用先写日志，默认是打开，关掉会提高性能，但是如果系统出现故障(负责插入的 RegionServer 挂掉)，数据可能会丢失。配置 WAL 在调用 JavaAPI 写入时，设置 Put 实例的WAL，调用 Put.setWriteToWAL(boolean)。

1. 批量写

HBase 的 Put 支持单条插入，也支持批量插入，一般来说批量写更快，节省来回的网络开销。在客户端调用JavaAPI 时，先将批量的 Put 放入一个 Put 列表，然后调用 HTable 的 Put(Put 列表) 函数来批量写。

1. 客户端一次从服务器拉取的数量

通过配置一次拉去的较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间，但是它会占用客户端内存。有三个地方可进行配置：

1. 在 HBase 的 conf 配置文件中进行配置 hbase.client.scanner.caching；

2. 通过调用HTable.setScannerCaching(intscannerCaching) 进行配置；

3. 通过调用Scan.setCaching(intcaching) 进行配置。三者的优先级越来越高。

1. RegionServer的请求处理I/O线程数

较少的 IO 线程适用于处理单次请求内存消耗较高的 Big Put 场景 (大容量单次 Put 或设置了较大 cache 的Scan，均属于 Big Put) 或 ReigonServer 的内存比较紧张的场景。

较多的 IO 线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS 要求 (每秒事务处理量 (TransactionPerSecond)) 非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。

在 hbase-site.xml 配置文件中配置项为 hbase.regionserver.handler.count。

1. Region的大小设置

配置项为 hbase.hregion.max.filesize，所属配置文件为 hbase-site.xml.，默认大小 256M。

在当前 ReigonServer 上单个 Reigon 的最大存储空间，单个 Region 超过该值时，这个 Region 会被自动 split成更小的 Region。小 Region 对 split 和 compaction 友好，因为拆分 Region 或 compact 小 Region 里的StoreFile 速度很快，内存占用低。缺点是 split 和 compaction 会很频繁，特别是数量较多的小 Region 不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，Region 数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase 的 bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 则不太适合经常 split 和 compaction，因为做一次 compact 和 split 会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。

此外，大 Region 意味着较大的 StoreFile，compaction 时对内存也是一个挑战。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做 compact 和 split，既能顺利完成 split 和 compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。compaction 是无法避免的，split 可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如 100G，就可以间接禁用自动 split(RegionServer 不会对未到达 100G 的 Region 做split)。再配合 RegionSplitter 这个工具，在需要 split 时，手动 split。手动 split 在灵活性和稳定性上比起自动split 要高很多，而且管理成本增加不多，比较推荐 online 实时系统使用。内存方面，小 Region 在设置memstore 的大小值上比较灵活，大 Region 则过大过小都不行，过大会导致 flush 时 app 的 IO wait 增高，过小则因 StoreFile 过多影响读性能。

1. 操作系统参数

Linux系统最大可打开文件数一般默认的参数值是1024,如果你不进行修改并发量上来的时候会出现“Too Many Open Files”的错误，导致整个HBase不可运行，你可以用ulimit -n 命令进行修改，或者修改/etc/security/limits.conf和/proc/sys/fs/file-max 的参数，具体如何修改可以去Google 关键字 “linux limits.conf ”

1. Jvm配置

修改 hbase-env.sh 文件中的配置参数，根据你的机器硬件和当前操作系统的JVM(32/64位)配置适当的参数

HBASE_HEAPSIZE 4000 HBase使用的 JVM 堆的大小

HBASE_OPTS "‐server ‐XX:+UseConcMarkSweepGC"JVM GC 选项

HBASE_MANAGES_ZKfalse 是否使用Zookeeper进行分布式管理

1. 持久化

重启操作系统后HBase中数据全无，你可以不做任何修改的情况下，创建一张表，写一条数据进行，然后将机器重启，重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表，一个都没有了。是不是很杯具？没有关系你可以在hbase/conf/hbase-default.xml中设置hbase.rootdir的值，来设置文件的保存位置指定一个文件夹，例如：file:///you/hbase-data/path，你建立的HBase中的表和数据就直接写到了你的磁盘上，同样你也可以指定你的分布式文件系统HDFS的路径例如:hdfs://NAMENODE_SERVER:PORT/HBASE_ROOTDIR，这样就写到了你的分布式文件系统上了。

1. 缓冲区大小

hbase.client.write.buffer

这个参数可以设置写入数据缓冲区的大小，当客户端和服务器端传输数据，服务器为了提高系统运行性能开辟一个写的缓冲区来处理它，这个参数设置如果设置的大了，将会对系统的内存有一定的要求，直接影响系统的性能。

1. 扫描目录表

hbase.master.meta.thread.rescanfrequency

定义多长时间HMaster对系统表 root 和 meta 扫描一次，这个参数可以设置的长一些，降低系统的能耗。

1. split/compaction时间间隔

hbase.regionserver.thread.splitcompactcheckfrequency

这个参数是表示多久去RegionServer服务器运行一次split/compaction的时间间隔，当然split之前会先进行一个compact操作.这个compact操作可能是minorcompact也可能是major compact.compact后,会从所有的Store下的所有StoreFile文件最大的那个取midkey.这个midkey可能并不处于全部数据的mid中.一个row-key的下面的数据可能会跨不同的HRegion。

1. 缓存在JVM堆中分配的百分比

hfile.block.cache.size

指定HFile/StoreFile 缓存在JVM堆中分配的百分比，默认值是0.2，意思就是20%，而如果你设置成0，就表示对该选项屏蔽。

1. ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数

hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns

这项配置的选项就是从zookeeper中来的，表示ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数，ZooKeeper对于HBase来说就是一个入口这个参数的值可以适当放大些。

1. memstores占用堆的大小参数配置

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

在RegionServer中所有memstores占用堆的大小参数配置，默认值是0.4，表示40%，如果设置为0，就是对选项进行屏蔽。

1. Memstore中缓存写入大小

hbase.hregion.memstore.flush.size

Memstore中缓存的内容超过配置的范围后将会写到磁盘上，例如：删除操作是先写入MemStore里做个标记，指示那个value, column 或 family等下是要删除的，HBase会定期对存储文件做一个major compaction，在那时HBase会把MemStore刷入一个新的HFile存储文件中。如果在一定时间范围内没有做major compaction，而Memstore中超出的范围就写入磁盘上了。