HBase的RowKey設計原則

EddieJ發表於2019-03-25

HBase是三維有序儲存的,通過rowkey(行鍵),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(時間戳)這個三個維度可以對HBase中的資料進行快速定位。

HBase中rowkey可以唯一標識一行記錄,在HBase查詢的時候,有以下幾種方式:

  1. 通過get方式,指定rowkey獲取唯一一條記錄
  2. 通過scan方式,設定startRow和stopRow引數進行範圍匹配
  3. 全表掃描,即直接掃描整張表中所有行記錄

rowkey長度原則

rowkey是一個二進位制碼流,可以是任意字串,最大長度 64kb ,實際應用中一般為10-100bytes,以 byte[] 形式儲存,一般設計成定長。

建議越短越好,不要超過16個位元組,原因如下:

  1. 資料的持久化檔案HFile中是按照KeyValue儲存的,如果rowkey過長,比如超過100位元組,1000w行資料,光rowkey就要佔用100*1000w=10億個位元組,將近1G資料,這樣會極大影響HFile的儲存效率;
  2. MemStore將快取部分資料到記憶體,如果rowkey欄位過長,記憶體的有效利用率就會降低,系統不能快取更多的資料,這樣會降低檢索效率。
  3. 目前作業系統都是64位系統,記憶體8位元組對齊,控制在16個位元組,8位元組的整數倍利用了作業系統的最佳特性。

rowkey雜湊原則

如果rowkey按照時間戳的方式遞增,不要將時間放在二進位制碼的前面,建議將rowkey的高位作為雜湊欄位,由程式隨機生成,低位放時間欄位,這樣將提高資料均衡分佈在每個RegionServer,以實現負載均衡的機率。如果沒有雜湊欄位,首欄位直接是時間資訊,所有的資料都會集中在一個RegionServer上,這樣在資料檢索的時候負載會集中在個別的RegionServer上,造成熱點問題,會降低查詢效率。

rowkey唯一原則

必須在設計上保證其唯一性,rowkey是按照字典順序排序儲存的,因此,設計rowkey的時候,要充分利用這個排序的特點,將經常讀取的資料儲存到一塊,將最近可能會被訪問的資料放到一塊。

什麼是熱點

HBase中的行是按照rowkey的字典順序排序的,這種設計優化了scan操作,可以將相關的行以及會被一起讀取的行存取在臨近位置,便於scan。然而糟糕的rowkey設計是熱點的源頭。 熱點發生在大量的client直接訪問叢集的一個或極少數個節點(訪問可能是讀,寫或者其他操作)。大量訪問會使熱點region所在的單個機器超出自身承受能力,引起效能下降甚至region不可用,這也會影響同一個RegionServer上的其他region,由於主機無法服務其他region的請求。 設計良好的資料訪問模式以使叢集被充分,均衡的利用。

為了避免寫熱點,設計rowkey使得不同行在同一個region,但是在更多資料情況下,資料應該被寫入叢集的多個region,而不是一個。

下面是一些常見的避免熱點的方法以及它們的優缺點:

加鹽

這裡所說的加鹽不是密碼學中的加鹽,而是在rowkey的前面增加隨機數,具體就是給rowkey分配一個隨機字首以使得它和之前的rowkey的開頭不同。分配的字首種類數量應該和你想使用資料分散到不同的region的數量一致。加鹽之後的rowkey就會根據隨機生成的字首分散到各個region上,以避免熱點。

雜湊

雜湊會使同一行永遠用一個字首加鹽。雜湊也可以使負載分散到整個叢集,但是讀卻是可以預測的。使用確定的雜湊可以讓客戶端重構完整的rowkey,可以使用get操作準確獲取某一個行資料

反轉

第三種防止熱點的方法時反轉固定長度或者數字格式的rowkey。這樣可以使得rowkey中經常改變的部分(最沒有意義的部分)放在前面。這樣可以有效的隨機rowkey,但是犧牲了rowkey的有序性。

反轉rowkey的例子以手機號為rowkey,可以將手機號反轉後的字串作為rowkey,這樣的就避免了以手機號那樣比較固定開頭導致熱點問題

時間戳反轉

一個常見的資料處理問題是快速獲取資料的最近版本,使用反轉的時間戳作為rowkey的一部分對這個問題十分有用,可以用Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾,例如 [key][reverse_timestamp] , [key] 的最新值可以通過scan [key]獲得[key]的第一條記錄,因為HBase中rowkey是有序的,第一條記錄是最後錄入的資料。

比如需要儲存一個使用者的操作記錄,按照操作時間倒序排序,在設計rowkey的時候,可以這樣設計

[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp],在查詢使用者的所有操作記錄資料的時候,直接指定反轉後的userId,startRow是[userId反轉][000000000000],stopRow是[userId反轉][Long.Max_Value - timestamp]

如果需要查詢某段時間的操作記錄,startRow是[user反轉][Long.Max_Value - 起始時間],stopRow是[userId反轉][Long.Max_Value - 結束時間]

其他一些建議

  • 儘量減少行和列的大小在HBase中,value永遠和它的key一起傳輸的。當具體的值在系統間傳輸時,它的rowkey,列名,時間戳也會一起傳輸。如果你的rowkey和列名很大,甚至可以和具體的值相比較,那麼你將會遇到一些有趣的問題。HBase storefiles中的索引(有助於隨機訪問)最終佔據了HBase分配的大量記憶體,因為具體的值和它的key很大。可以增加block大小使得storefiles索引再更大的時間間隔增加,或者修改表的模式以減小rowkey和列名的大小。壓縮也有助於更大的索引。
  • 列族儘可能越短越好,最好是一個字元
  • 冗長的屬性名雖然可讀性好,但是更短的屬性名儲存在HBase中會更好

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