朱明++王志瑞

摘要： Hbase有著先天的優(yōu)勢(shì)和先天的劣勢(shì)，而劣勢(shì)就是其較差的數(shù)據(jù)定位能力，也就是數(shù)據(jù)查詢能力。因?yàn)槊嫦蛄械奶攸c(diǎn)，Hbase只能單單地以rowkey為主鍵作查詢，而無法對(duì)表進(jìn)行多維查詢和join操作，并且查詢通常都是全表掃描，耗費(fèi)資源較大，查詢效率較低。類比于傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫里的一些查詢方式，本文對(duì)Hbase的存儲(chǔ)原理進(jìn)行了研究，借助分布式計(jì)算框架Mapreduce在Hbase上構(gòu)建了二級(jí)索引，就可以對(duì)表進(jìn)行有針對(duì)性的定位和高效率的查找，同時(shí)也減輕zookeeper服務(wù)對(duì)資源調(diào)度的壓力。

關(guān)鍵詞： Hbase； 大數(shù)據(jù)處理； Secondary Indexing

中圖分類號(hào)：TP311

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-2163（2017）04-0059-03

0引言

隨著企業(yè)在發(fā)展過程中積累數(shù)據(jù)的日益遞增，關(guān)于大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理即已成為關(guān)涉企業(yè)運(yùn)營效率的熱點(diǎn)研究問題之一，此時(shí)則需對(duì)自身的數(shù)據(jù)庫作出調(diào)整。而Google公司關(guān)于BigTable的開源實(shí)現(xiàn)，更為非傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫探討研發(fā)提供了高端設(shè)計(jì)可能。作為非傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)秀代表，Hbase就因具備的高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的特點(diǎn)，已然成為企業(yè)在面臨大量數(shù)據(jù)處理時(shí)的基礎(chǔ)實(shí)效應(yīng)用設(shè)計(jì)模式。本文即針對(duì)這一內(nèi)容展開如下研究論述。

1Hbase體系架構(gòu)

Hbase技術(shù)來源于 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable”關(guān)于一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)”。是和Hadoop分布式文件系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的一個(gè)分布式數(shù)據(jù)庫的概念。具體地，Hbase是一個(gè)分布式、面向列開源數(shù)據(jù)庫。而且也不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，Hbase是一個(gè)適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫。進(jìn)一步地，Hbase是基于列的而非基于行的模式，這就與傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫呈現(xiàn)出顯著差別。Hbase是Apache的Hadoop項(xiàng)目的頂級(jí)項(xiàng)目。綜上可知，Hbase就是建立在HDFS上的分布式列存儲(chǔ)系統(tǒng)。

2Hbase存儲(chǔ)原理

Hbase所有的行數(shù)據(jù)都是按照rowkey的字典展開排序的，所以查詢Hbase表的任何一行數(shù)據(jù)都要從rowkey的第一行開始掃描，依次向下，直至找到相關(guān)的行為止，如此可知查詢的效率將會(huì)很低，但這只是從第一層查詢效率來考慮的，也就是研究中表明的Hbase的一級(jí)索引（就是以rowkey字典排序的方式查詢數(shù)據(jù)）。

如圖1所示，Hbase表中的數(shù)據(jù)，都是存放在region里面的，原本一張表中只有一個(gè)region，隨著行數(shù)的不斷增多，region包含的數(shù)據(jù)資源也會(huì)不斷增多，當(dāng)達(dá)到一個(gè)閾值時(shí)（默認(rèn)為256 M），這個(gè)region即會(huì)分成2個(gè)同樣大小的region，重復(fù)這一過程，當(dāng)插入的數(shù)據(jù)越多，這個(gè)表的region就越多。region是由regionserver管理的，通常情況下，一個(gè)regionserver可以管理多個(gè)region。

針對(duì)Hbase查詢的特點(diǎn)，分析可知Hbase都是通過Rowkey的方式全盤掃描表的，因此效率較慢，并且，Hbase表并不支持非主鍵查詢，和連接查詢、join操作的。

[JP3]如果能夠采用傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫的索引方式來對(duì)Hbase建立索引，本次研究則擬將獲得更高效率。顯然，索引表僅需包含一個(gè)列值，因此索引表的大小要比原表小很多，所以索引表的一個(gè)region要比原表包含更多的記錄。研究可以通過mapreduce構(gòu)建一個(gè)二級(jí)索引，其主體思想可表述為：通過分布式計(jì)算框架[JP4]mapreduce構(gòu)建一個(gè)二級(jí)索引的方法。對(duì)此，將重點(diǎn)給出闡釋如下：[JP]

1）Map階段。將Hbase中的相關(guān)表遍歷rowkey值，根據(jù)rowkey讀出維度值，再通過維度值讀出value值，并將對(duì)應(yīng)的rowkey-value輸出。

2）Reduce階段。取出rowkey和value，將兩值取反，即將value值作為行鍵，行健作為value值存入Hbase。

4研發(fā)設(shè)計(jì)流程

綜合前文研究所述，這里將得出在Hbase中的操作實(shí)現(xiàn)流程可如圖2所示。

throws IOException， InterruptedException

{

Set keys = indexes.keySet（）；

for （byte[] k ： keys）

{

[JP3]ImmutableBytesWritable indexTableName = indexes.get（k）；[JP]

[JP4]byte[] val = value.getValue（Bytes.toBytes（columnFamily），k）；[JP]

[JP3]Put put = new Put（val）； // 索引表的rowkey為原始表的值[JP]

put.add（Bytes.toBytes（"f1"）， Bytes.toBytes（"id"）， key.get（））； // 索引表的內(nèi)容為原始表的rowkey

context.write（indexTableName， put）；}

}

}

protected void setup（Context context） throws IOException，InterruptedException

{

Configuration conf = context.getConfiguration（）；

String tableName = conf.get（"tableName"）；

columnFamily = conf.get（"columnFamily"）；

String[] qualifiers = conf.getStrings（"qualifiers"）； // indexes的key為列名，value為索引表名

for （String q ： qualifiers）

{

indexes.put（Bytes.toBytes（q），newImmutableBytesWritable（Bytes.toBytes（tableName+ "-" + q）））；

}

}[HJ]

6實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較

至此，研究通過Hadoop的mapreduce機(jī)制將java代碼編譯組裝成jar包寫入到HDFS里，得到新的索引表，而對(duì)新的索引表就可以進(jìn)行基于原表的非主鍵查詢，并且對(duì)新的索引表的查詢將會(huì)節(jié)約大量的資源。測(cè)試中，即以班級(jí)系點(diǎn)名冊(cè)作為數(shù)據(jù)源，對(duì)于建立了二級(jí)索引后的數(shù)據(jù)源的查詢和并未建立二級(jí)索引的數(shù)據(jù)源、即原表的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)展開了性能對(duì)比，可得運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3、圖4所示。

[PS朱明3.EPS；S*3；X*3，BP#]

[HJ*3][ST6HZ][WT6HZ][JZ]圖3原表與索引表查詢對(duì)比結(jié)果1

Fig. 3[ZK（]Query comparison results1 between the original table and index table[ZK）][HJ]

[PS朱明4.EPS；S*2；X*2，BP#]

[ST6HZ][WT6HZ][JZ]圖4原表與索引表查詢對(duì)比結(jié)果2

Fig. 4[ZK（]Query comparison results2 between the original table and index table[ZK）]

[HT5”SS][ST5”BZ][WT5”BZ]

7結(jié)束語

基于Hbase的大數(shù)據(jù)查詢中二級(jí)索引的創(chuàng)建研究，也就是針對(duì)Hbase表的查詢優(yōu)化則使學(xué)界對(duì)非傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)〉昧嗣黠@突破，通過這種二級(jí)索引表，就可以大大降低查詢的效率，也可以把nosql的劣勢(shì)，即只能通過主鍵rowkey的查詢方式，轉(zhuǎn)化為非主鍵的查詢方式等，這是對(duì)nosql半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢應(yīng)用的一次研發(fā)嘗試。也為后續(xù)關(guān)于更大數(shù)據(jù)量的非傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)庫優(yōu)化提供了重要有益的基礎(chǔ)借鑒。

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