Hive、HBase、Impala的简单对比

清疚 2021-07-26 18:24 479阅读 0赞

# 1. 什么是实时分析（在线查询）系统？ #

大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点：

> a. 时延低（秒级别）。
> 
> b. 查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。
> 
> c. 查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。
> 
> d. 返回结果数小（几十条甚至几千条）。
> 
> e. 并发数要求高（几百上千同时并发）。
> 
> f. 支持SQL（这个业界基本上达成共识了，原因是很难找到一个又会数据分析，还能写JAVA代码的分析工程师）。

传统上，常常使用数据仓库来承担这一任务，数据仓库通过创建索引来应对多维度复杂查询。传统数据仓库也存在很明显的缺点，扩展性不强，索引创建成本高，索引易失效等等。 当查询条件复杂时，传统领域和hadoop目前都没有一个特别好的解决方案。维度如果不固定，就无法创建索引或者索引代价太高，通常只能通过全盘暴力SCAN的方法来解决。

目前来完美解决实时分析的系统还在探索中，下面来讲讲hadoop领域几种常见的解决方案

# 2. Hive #

![format_png][]

一句话描述Hive: hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive支持HSQL，是一种类SQL。

也真是由于这种机制导致Hive最大的缺点是慢。Map/reduce调度本身只适合批量，长周期任务，类似查询这种要求短平快的业务，代价太高。

Map/reduce为什么只适合批量任务，这里不解释，建议大家看下相关原理，业界对这快的分析比较多，由此也诞生了spark等一系列解决方案。

# 3. Hbase #

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。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。

![format_png 1][]

Hbase核心是将数据抽象成表，表中只有rowkey和column family。Rowkey是记录的主键，通过key /value很容易找到。Colum  family中存储实际的数据。仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

正是由于Hbase这种结构，应对查询中带了主键（use id）的应用非常有效果，查询结果返回速度非常快。对没有带主键，通过多个维度来查询时，就非常困难。业界为了解决这个问题，在上面实现了一些技术方案，效果也基本差强人意：

a. 华为的二级索引，核心思路仿照数据库建索引方式对需要查询的列建索引，带来的问题时影响加载速度，数据膨胀率大，二级索引不能建太多，最多1～2个。

b. Hbase自身的协处理器，碰到不带rowkey的查询，由协处理器，通过线程并行扫描。

c. Hbase上的Phoniex，Phoniex 可以让开发者在[HBase][]数据集上使用SQL查询。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集，对于简单查询来说，性能甚至胜过[Hive][]。

# 4. Impala #

![format_png 2][]

Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。

Impalad: 与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的Impalad为Coordinator，Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接，用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax\_server（连接客户端），hs2\_server（借用Hive元数据）， be\_server（Impalad内部使用）和一个ImpalaServer服务。

Impala State Store: 跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息，由statestored进程表示，它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息，当State Store离线后（Impalad发现State Store处于离线时，会进入recovery模式，反复注册，当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据）因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作，但会因为有些Impalad失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。

CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口。

Impala架构类似分布式数据库Greenplum数据库，一个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力SCAN来实现高速。

架构是完美的，现实是骨感的，实际使用过程中，Impala性能和稳定性还差得远。尤其是Impala虽然号称支持HDFS和HBASE，但实际使用中发现，运行在HDFS上，性能还差强人意，运行在HBASE上性能很差，另外还经常有内存溢出之类的问题尚待解决。

# 5. 结语 #

目前来看，业界还没有一个完美的解决方案，通常的思路有：

> a. 提前根据查询结果来组织数据。每种业务都是不同的，要想查询得快，就要提前分析场景，在数据入库时，就提前根据查询结果来组织数据。这也是微博等应用的做法，根据显示结果提前存储数据。
> 
> b. 对不固定维度的，多维度查询，目前来看hadoop和传统的并行数据库架构上会有一个融合的过程，相信最后会殊途同归，Impala还是有前途的。
> 
> c. 多查询引擎的融合，通常我们希望一份数据，可以承担多种应用，既可以承担直接带用户id的快速查询，也系统可以搞定多维度的复杂分析，所以要支持多种应用，多查询引擎的特点融合不可以避免。希望后面impala可以解决在habase上性能不高的问题。
> 
> d. 用高速硬件加速，flash卡目前越来越便宜，将需要高速查询的数据换成到flash等高速硬件上。

[format_png]: /images/20210726/c94ce709f01a4358952bcdd7c0d978ee.png
[format_png 1]: /images/20210726/08d8a6263ee24c0381ef5a5cc90ccbdd.png
[HBase]: http://www.oschina.net/p/hbase
[Hive]: http://www.oschina.net/p/hive
[format_png 2]: /images/20210726/279149718d174e2bb8dfdf99d9fc5c33.png