在说rowkey设计之前,先回答一下大家配置HBase时可能有的疑问,关于HBase是否需要单独的ZooKeeper托管?嗯,如果只是部署HBase,我建议不要用单独的ZooKeeper进行托管,用HBase自带的ZooKeeper就可以,假如要部署其他应用,比如Spark等可以单独部署一个ZooKeeper集群。好,废话不多说了,下面说说RowKey设计的事。
先谈HBase底层架构
对于新手来说,RowKey的设计是比较陌生的一件事,看上去很简单的东西,其实非常复杂,RowKey的设计基本上可以划分成两大影响,分别是分析维度、查询性能。为什么要这样分呢?我们再回头看看HBase系统架构图:
这种设计看上去并没有什么问题,但是这种设计隐藏了非常多陷阱,假如CompanyCode字段非常固定,而TimeStamp变化比较大的话,会造成单个Region连续地存储这些数据,数据量非常大的时候,这个Region会集中了这些数据,当有应用需要访问这些数据时,造成了RPC timeout,甚至应用程序直接报错,无法执行。
合理的RowKey设计方法
基于上面的原因,我们需要考虑单点集中以及数据查询两方面的因素,因此,在RowKey上我们要针对这两个问题进行方案设计。
首先是单点集中问题,我们出现这样单点集中的原因大概有以下几种:
l RowKey前面的字符过于固定
l 集群结点数量过少
集群结点数量是由我们自身硬件资源限制的,这个我们不考虑在内,我们主要考虑RowKey设计。既然是因为前面字符过于集中,那么我们可以通过在RowKey前面添加随机的一个字符串,下面是引自《HBase Essential》里面的一个随机字符计算方法:
int saltNumber = new Long(new Long(timestamp).hashCode()) %<number of region servers>
用这种方法,我们在插入数据的时候可以人为地随机把一断时间内的数据打散,分布到各个RegionServer下的Region中,充分利用分布式的优势,这样做不紧可以加快数据的读写访问,也解决了数据集中的问题。
改良后的RowKey设计方案
通过上面的技术研讨,可以制定出以下的RowKey设计方案了:
随机字符(2位) + 时间位(14位)+ CompanyCode(4位)
我在实际测试过程中,前后两种方案对比,前者的MR程序跑了1个小时,后者只花了5分钟。
合理地编写查询代码
我们完成数据存储之后,假如要取出某部分数值,需要设置Scan查询,以下是我在实战中用到的部分代码,仅供参考:
public class HBaseTableDriver extends Configured implements Tool {
public int run(String[] arg0) throws Exception {
if(arg0.length < 4 || arg0.length > 5)
throw new IllegalArgumentException("The input argument need:start && stop && farmid && turbineNum && calid");
if(arg0[0].length() != 8 || arg0[1].length() != 8)
throw new IllegalArgumentException("The date format should be yyyyMMdd");
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", ConstantValues.QUOREM);
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", ConstantValues.CLIENT_PORT);
//extract table && tagid && start time && end time
conf.set("start", arg0[0]);
conf.set("stop", arg0[1]);
conf.set("farmid", arg0[2]);
conf.set("turbineNum", arg0[3]);
conf.set("calid", arg0[4]);
String startRow = "0" + arg0[0] + " 000000" + arg0[2] + "001";
String stopRow = "2" + arg0[1] + " 235959" + arg0[2] + RowKeyGenerator.addZero(Integer.parseInt(arg0[3]));
String targetKpiTableName = "kpi2";
Job job = Job.getInstance(conf, "KPIExtractor");
job.setJarByClass(KPIExtractor.class);
job.setNumReduceTasks(6);
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn("f".getBytes(), "v".getBytes());
String regEx = "^\\d{1}(?:" + arg0[0].substring(0, 4) + "|" + arg0[1].substring(0, 4) + ")\\d{17}";
switch(arg0[4]){
case "1":
regEx = regEx + "(?:823|834)$";
startRow = startRow + "823";
stopRow = stopRow + "834";
break;
case "2":
regEx = regEx + "211$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "211";
break;
case "3":
regEx = regEx + "544$";
startRow = startRow + "544";
stopRow = stopRow + "544";
break;
case "4":
regEx = regEx + "208$";
startRow = startRow + "208";
stopRow = stopRow + "208";
break;
case "5":
regEx = regEx + "(?:739|823)$";
startRow = startRow + "739";
stopRow = stopRow + "823";
break;
case "6":
regEx = regEx + "(?:211|823)$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "823";
break;
case "7":
regEx = regEx + "708$";
startRow = startRow + "708";
stopRow = stopRow + "708";
break;
case "8":
regEx = regEx + "822$";
startRow = startRow + "822";
stopRow = stopRow + "822";
break;
case "9":
regEx = regEx + "211$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "211";
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("UnKnown Argument calid:"+arg0[4]+",it should be between 1~9");
}
scan.setStartRow(startRow.getBytes());
scan.setStopRow(stopRow.getBytes());
scan.setFilter(new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator(regEx)));
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("hellowrold", scan , KPIMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, ImmutableBytesWritable.class, job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(targetKpiTableName, KPIReducer.class, job);
job.waitForCompletion(true);
return 0;
}
}
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时间: 2024-10-02 01:22:08