HBase 高性能获取数据 |
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Solr和HBase专辑 1、“关于Solr的使用总结的心得体会”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3742653.html) 2、“中文分词器性能比较”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html) 3、“Solr与HBase架构设计”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/a8bb8ccd469c96917652201007ad3c50.html) 4、 “大数据架构: 使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3927979.html) 5、“一个自定义 HBase Filter -通过RowKeys来高性能获取数据”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4196466.html) 6、“HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法”（http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html） 1、 如何存储十亿、百亿数据？ 答：使用数据存储集群，增加水平拓展能力，以容纳上百亿数据量 2、 如何保证在十亿、百亿数据上面的查询效率？ 答：使用分布式搜索引擎 数据量过亿，无论是存储在关系型数据库还是非关系型数据库，使用非索引字段进行条件查询、模糊查询等复杂查询都是一件极其缓慢甚至是不可能完成的任务，数据库索引建立的是二级索引，大数据查询主要依靠搜索引擎。 根据Solr中国资料显示，在2400亿每条数据大概200字节的数据建立索引，搭建分布式搜索引擎，在50台机器进行搜索测试，其中有条件查询、模糊查询等，其中80%的搜索能够在毫秒内返回结果，剩下一部分能够在20秒内返回，还有5%左右的查询需要在50秒左右的时间完成查询请求，客户端查询请求的并发量为100个客户端。
MySQL单机随机读写能力测试 MySQL(InnoDB) 运行环境 Window Server 2008 x64 存储引擎 InnoDB 最大存储容量 64T 列数 39列 每条数据的大小 Avg=507Byte 总数据量 302,418,176条 占用的磁盘空间 210G 插入效率 总共耗时13个小时，每秒约6500条，随着数据量的增大，插入的效率影响不大 单条数据全表随机读取时间 30ms 百条数据全表随机读取时间 1,783ms;1,672ms 千条数据全表随机读取时间 18,579ms;15,473ms 其他 条件查询、Order By、模糊查询基本上是无法响应的 HBase基本说明与性能测试 HBase 数据库类型 NoSql—列式数据库 运行所需要的环境 Linux 是否可以搭建集群 天然的分布式数据库，具有自动分片功能 可扩展性 强，无缝支持水平拓展 插入 与设置的参数关系很大，批量插入和单条插入差别大，单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度 更新
删除
查询 只支持按照rowkey来查询或者全表扫描 范围查询 不支持 模糊匹配 不支持 时间范围查询 不支持 分页查询 可以做到 数据库安全性 低 大数据量下的查询响应时间 各个数据级别下的响应时间： (均为随机读取，不命中缓存) 1、3亿-------------------5ms(单行) 2、3亿-------------------124ms(30行) 大数据量下占用的磁盘空间 各个数据级别下的磁盘占用空间（以出租车表为例，17个字段，一行200个字节）： 1、1亿-------------------18G（使用GZ压缩） 是否有良好的技术支持 社区活跃，但是配置复杂，参数繁多，学习代价比较大 数据导入和导出 有从RDBMS导入数据的工具Sqoop 热备份
异步复制
是否需要商业付费 否 是否开源 是 优点 1、 支持高效稳定的大数据存储，上亿行、上百万列、上万个版本，对数据自动分片 2、 列式存储保证了高效的随机读写能力 3、 列数可以动态增长 4、 水平拓展十分容易 5、 拥有良好的生态系统，Sqoop用户数据的导入、Pig可以作为ETL工具，Hadoop作为分布式计算平台 缺点 1、 学习复杂 2、 不支持范围查询、条件查询等查询操作 从上面的测试结果表中可以看出，MySQL单表插入速度为每秒6500条，HBase单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度，这充分说明HBase插入数据的速度比MySQL高很多。在MySQL单机随机读写能力测试中，单条数据全表随机读取时间是指依据主键去MySQL单表取数据花费的时间；在HBase基本说明与性能测试中，大数据量下查询响应时间是指依照Rowkey到HBase取数据所花费的时间。30ms对5ms，这说明HBase取数据的速度之快也是MySQL望尘莫及的。
在进行上面的性能测试中，无论是从MySQL通过主键读取，还是从HBase通过Rowkey读取，读取的数据量都不大，不超过1000条。当需要一次性读取万级数据时，需要通过设计优化的代码来保证读取速度。 在实现过程中，发现当批量Get的数据量达到一定程度时（如10W），向HBase请求数据会从innerGet发生EOFExeption异常。这里附加上一段从HBase依照多Rowkey获取数据的代码，它采用了性能高的批量Get。在这里，我将这种大批量请求化为每1000个Get的请求，并且采用多线程方式，经过验证，这种方法的效率还是蛮高的。 public Datas getDatasFromHbase(final List rowKeys, final List filterColumn, boolean isContiansRowkeys, boolean isContainsList) { if (rowKeys == null || rowKeys.size() int end = (loop + 1) * maxRowKeySize > rowKeys.size() ? rowKeys .size() : (loop + 1) * maxRowKeySize; List partRowKeys = rowKeys.subList(loop * maxRowKeySize, end); HbaseDataGetter hbaseDataGetter = new HbaseDataGetter(partRowKeys, filterColumn, isContiansRowkeys, isContainsList); Future result = pool.submit(hbaseDataGetter); results.add(result); } Datas datas = new Datas(); List dataQueue = new ArrayList(); try { for (Future result : results) { List rd = result.get(); dataQueue.addAll(rd); } datas.setDatas(dataQueue); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } finally { pool.shutdown(); } return datas; } class HbaseDataGetter implements Callable { private List rowKeys; private List filterColumn; private boolean isContiansRowkeys; private boolean isContainsList; public HbaseDataGetter(List rowKeys, List filterColumn, boolean isContiansRowkeys, boolean isContainsList) { this.rowKeys = rowKeys; this.filterColumn = filterColumn; this.isContiansRowkeys = isContiansRowkeys; this.isContainsList = isContainsList; } @Override public List call() throws Exception { Object[] objects = getDatasFromHbase(rowKeys, filterColumn); List listData = new ArrayList(); for (Object object : objects) { Result r = (Result) object; Data data = assembleData(r, filterColumn, isContiansRowkeys, isContainsList); listData.add(data); } return listData; } } private Object[] getDatasFromHbase(List rowKeys, List filterColumn) { createTable(tableName); Object[] objects = null; HTableInterface hTableInterface = createTable(tableName); List listGets = new ArrayList(); for (String rk : rowKeys) { Get get = new Get(Bytes.toBytes (rk)); if (filterColumn != null) { for (String column : filterColumn) { get.addColumn(columnFamilyName.getBytes(), column.getBytes()); } } listGets.add(get); } try { objects = hTableInterface.get(listGets); } catch (IOException e1) { e1.printStackTrace(); } finally { try { listGets.clear(); hTableInterface.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } return objects; } private HTableInterface createTable(String tableName) { HTableInterface hTableInterface = null; try { hTableInterface = getHConnection().getTable(tableName.getBytes()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return hTableInterface; }
不得不提的是：在实现过程中，我曾将这种大批量请求化为每4000个Get的多线程请求方式，我们的HBase版本为0.94，这样在一次性请求200000条数据时，HBase直接挂机，client抛出EOFException异常，【processBatchCallback(HConnectionManager.java:1708)，processBatch(HConnectionManager.java:1560)，(HTable.java:779)】，查看并发连接数与每1000个Get请求一样保持为10个左右，没有异常。查阅相关资料后，我们怀疑，这是由于HTable的非线程安全特性导致的，但经过多时纠缠，最终也没得到可靠结论。后来确定这是由于HBase0.94版自身的问题，在使用0.96版后，此问题便不再出现了。而且我们发现0.94版HBase并不稳定，经常有挂掉情况出现。0.96版HBase要好得多。
转载自：http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html |
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