初识hbase（二）

Bertha 。 2021-12-11 14:37 587阅读 0赞

**目录**

落地案例架构

难点

RowKey

RowKey设计原则

热点问题

Salting

Hashing

Reversing

典型设计

查询卖家某个时间内交易记录

时间搜索条件

查询最近操作

查询一段时间内的数据

HBase读优化

Scan缓存

scan.setBlockCache(false)

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# 落地案例架构 #

原始数据->kafka->Spark->HBase->Spark ML分析

可以看到HBase作为储存介质，Spark进行分析

# 难点 #

## RowKey ##

1)唯一性，要保证唯一的row方便排序以及查询

2）复杂查询  解决方案：使用NewSql Phoeinx支持二级索引，方便复杂数据查询

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是由RegionService来保存数据。

3）Region根据RowKey进行排序

读取数据通过RowKey找到Region,所以设计好RowKey重要

# RowKey设计原则 #

e.g.  uid+phone+name

支持查询uid,phone,name进行模糊查询

比如：uid = 111 and phone =12?

具体实现方法：通过Scan设置Filter,有点类似正则过滤器

Filter fileter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("gpsinfo"),
        Bytes.toBytes(column), CompareOp.EQUAL,
        new RegexStringComparator("[2-4]{4}"));
       Scan scan = new Scan();
       scan.setFilter(fileter);

里面有一个比较重要的匹配RegexStringComparator

Like规则：
    
    要求以ABC开头：new RegexStringComparator("^ABC")
    
     要求以ABC结尾：new RegexStringComparator("ABC$")
    
     要求包含ABC：new RegexStringComparator("ABC")
    
     要求包含4位2或3或4的数值：new RegexStringComparator("[2-4]{4}")

参考[这篇文章][Link 1]

## 热点问题 ##

上面也提到Region会根据RowKey进行排序，如果RowKey设计不好的话，某一部分的Region会产生数据热点，导致读写的压力会很大。

解决方案有一下：

### Salting ###

一看是加盐，其实并不是，就是在字符串前加一个混淆一下字符串

e.g. f01234 Salting之后变成 a-f01234

优点：打散data

缺点：增加了读的代价

### Hashing ###

顾名思义：对字符串进行hash，这里使用的是md5转换，subString(md5(设备id),0,X)+设备id

上面x可以是5或者6

为啥要hash？

有些设备id前一部分是型号，一旦某一批型号出现问题，会造成热点数据，所以进行hash

其次考虑到长度吧，再截断

### Reversing ###

反转，Java本身也有StringBuffer反转方法

有什么用？

类似：aa.com,bb.com,显然他们在HBase存储是不在同一个Region中的，我们可以通过反转将他们储存到一个Region中

比如moc.aa,moc.bb

# 典型设计 #

## 查询卖家某个时间内交易记录 ##

sellerId+timestamp+orderId

或者salt+sellerId+timestamp(salt为随机数)

查询的时候进行RowKey进行模糊查询即可

## 时间搜索条件 ##

uid+Long.Max\_value-timestamp

为啥要这样设计？

Region默认排序是从小到大，那么Long.Max\_value是不变的，当我们timestamp变大的时候，结果就小了。也就是把最新的排最前面

### 查询最近操作 ###

start Row \[uid\]\[0000..\] stopRow \[uid\]\[Long.Max\_value-endTime\]

### 查询一段时间内的数据 ###

Scan uid startRow  \[uid\]\[Long.Max\_value-starttime\] stopRow  \[uid\]\[Long.Max\_value-endTime\]

# HBase读优化 #

## Scan缓存 ##

100->500->1000

减少RPC次数

## scan.setBlockCache(false) ##

禁用缓存

避免将其他实时业务数据挤出，造成读延时毛刺

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[Link 1]: http://blog.itpub.net/26798543/viewspace-765970/