HBase學習的第五天--HBase進階結尾和phoenix開頭

HBase進階下

一、HBase的讀寫流程

1.1 HBase讀流程

Hbase讀取資料的流程：
1）是由客戶端發起讀取資料的請求，首先會與zookeeper建立連線
2）從zookeeper中獲取一個hbase:meta表位置資訊，被哪一個regionserver所管理著
     hbase:meta表：hbase的後設資料表，在這個表中儲存了自定義表相關的後設資料，包括表名，表有哪些列簇，表有哪些region,每個region儲存的位置，每個region被哪個regionserver所管理，這個表也是儲存在某一個region上的，並且這個meta表只會被一個regionserver所管理。這個表的位置資訊只有zookeeper知道。
3）連線這個meta表對應的regionserver,從meta表中獲取當前你要讀取的這個表對應的regionsever是誰。
     當一個表多個region怎麼辦呢？
     如果我們獲取資料是以get的方式，只會返回一個regionserver
     如果我們獲取資料是以scan的方式，會將所有的region對應的regionserver的地址全部返回。
4）連線要讀取表的對應的regionserver,從regionserver上的開始讀取資料：
       讀取順序：memstore-->blockcache-->storefile-->Hfile中
       			storefile和Hfile對應的是一個檔案
       注意：如果是scan操作，就不僅僅去blockcache了，而是所有都會去找。

1.2 HBase寫流程

--------------------------1-4步是客戶端寫入資料的流程-----------------

Hbase的寫入資料流程：
1）由客戶端發起寫資料請求，首先會與zookeeper建立連線
2）從zookeeper中獲取hbase:meta表被哪一個regionserver所管理
3）連線hbase:meta表中獲取對應的regionserver地址 (從meta表中獲取當前要寫入資料的表對應的region所管理的regionserver) 只會返回一個regionserver地址
4）與要寫入資料的regionserver建立連線，然後開始寫入資料，將資料首先會寫入到HLog，然後將資料寫入到對應store模組中的memstore中
（可能會寫多個），當這兩個地方都寫入完成之後，表示資料寫入完成。


-------------------------後面的步驟是伺服器內部的操作-----------------
非同步操作
5）隨著客戶端不斷地寫入資料，memstore中的資料會越來多，當記憶體中的資料達到閾值（128M/1h）的時候，放入到blockchache中，生成新的memstore接收使用者過來的資料，然後當blockcache的大小達到一定閾值（0.85）的時候，開始觸發flush機制，將資料最終重新整理到HDFS中形成小的Hfile檔案。

6）隨著不斷地重新整理，storefile不斷地在HDFS上生成小HFIle檔案，當小的HFile檔案達到閾值的時候（3個及3個以上）,就會觸發Compaction機制，將小的HFile合併成一個大的HFile.

7）隨著不斷地合併，大的HFile檔案會越來越大，當達到一定閾值（2.0版本之後最終10G）的時候，會觸發分裂機制（split）,將大的HFile檔案進行一分為二，同時管理這個大的HFile的region也會被一分為二，形成兩個新的region和兩個新的HFile檔案，一對一的進行管理，將原來舊的region和分裂之前大的HFile檔案慢慢地就會下線處理。

HBase寫流程的簡單概況

• 開始使用者先往HLOG（主要起到恢復資料的作用，如果資料已經落地到磁碟上，WAL中的資料就會被刪除）中寫日誌

• memstore相當於記憶體，當其達到128M（閾值）或者一個小時，會將資料放到佇列中，這個佇列所在的容器叫做blockcache

• 在blockcache達到85%或者一個小時的時候，達到閾值，開始往外溢寫，該溢寫檔案在hbase中叫做storefile，但是在HDFS中叫做Hfile

• 在HDFS中隨著溢寫檔案越來越多會生成大的Hfile檔案，條件是三個或者三個以上的小檔案合併成一個大檔案

• 當這個大檔案達到128M時，又開始進行分裂成小檔案，接著小檔案數量增多，又會合併成新的大檔案，此時這個大檔案的閾值則是10G

二、Region的分裂策略

region中儲存的是一張表的資料，當region中的資料條數過多的時候，會直接影響查詢效率。當region過大的時候，region會被拆分為兩個region，HMaster會將分裂的region分配到不同的regionserver上，這樣可以讓請求分散到不同的RegionServer上，已達到負載均衡 , 這也是HBase的一個優點 。

• ConstantSizeRegionSplitPolicy

  0.94版本前，HBase region的預設切分策略

  當region中最大的store大小超過某個閾值(hbase.hregion.max.filesize=10G)之後就會觸發切分，一個region等分為2個region。

  但是在生產線上這種切分策略卻有相當大的弊端（切分策略對於大表和小表沒有明顯的區分）：

  • 閾值(hbase.hregion.max.filesize)設定較大對大表比較友好，但是小表就有可能不會觸發分裂，極端情況下可能就1個，形成熱點，這對業務來說並不是什麼好事。
  • 如果設定較小則對小表友好，但一個大表就會在整個叢集產生大量的region，這對於叢集的管理、資源使用、failover來說都不是一件好事。

• IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy

  0.94版本~2.0版本預設切分策略

  ​ 總體看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同，一個region中最大的store大小大於設定閾值就會觸發切分。
  但是這個閾值並不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一個固定的值，而是會在一定條件下不斷調整，調整規則和region所屬表在當前regionserver上的region個數有關係.

  region split閾值的計算公式是：

  • 設regioncount：是region所屬表在當前regionserver上的region的個數

  • 閾值 = regioncount^3 * 128M * 2，當然閾值並不會無限增長，最大不超過MaxRegionFileSize（10G),當region中最大的store的大小達到該閾值的時候進行region split

  例如：

  • 第一次split閾值 = 1^3 * 256 = 256MB
  • 第二次split閾值 = 2^3 * 256 = 2048MB
  • 第三次split閾值 = 3^3 * 256 = 6912MB
  • 第四次split閾值 = 4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取較小的值10GB
  • 後面每次split的size都是10GB了

  特點

  • 相比ConstantSizeRegionSplitPolicy，可以自適應大表、小表；
  • 在叢集規模比較大的情況下，對大表的表現比較優秀
  • 對小表不友好，小表可能產生大量的小region，分散在各regionserver上
  • 小表達不到多次切分條件，導致每個split都很小，所以分散在各個regionServer上

• SteppingSplitPolicy

  2.0版本預設切分策略

  ​ 相比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 簡單了一些
  ​ region切分的閾值依然和待分裂region所屬表在當前regionserver上的region個數有關係

  • 如果region個數等於1，切分閾值為flush size 128M
  • 否則為MaxRegionFileSize。

  這種切分策略對於大叢集中的大表、小表會比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 更加友好，小表不會再產生大量的小region，而是適可而止。

• KeyPrefixRegionSplitPolicy

  根據rowKey的字首對資料進行分割槽，這裡是指定rowKey的前多少位作為字首，比如rowKey都是16位的，指定前5位是字首，那麼前5位相同的rowKey在相同的region中。

• DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy

  保證相同字首的資料在同一個region中，例如rowKey的格式為：userid_eventtype_eventid，指定的delimiter為 _ ，則split的的時候會確保userid相同的資料在同一個region中。
  按照分隔符進行切分，而KeyPrefixRegionSplitPolicy是按照指定位數切分。

• BusyRegionSplitPolicy

  按照一定的策略判斷Region是不是Busy狀態，如果是即進行切分

  如果你的系統常常會出現熱點Region，而你對效能有很高的追求，那麼這種策略可能會比較適合你。它會透過拆分熱點Region來緩解熱點Region的壓力，但是根據熱點來拆分Region也會帶來很多不確定性因素，因為你也不知道下一個被拆分的Region是哪個。

• DisabledRegionSplitPolicy

  不啟用自動拆分, 需要指定手動拆分

三、Compaction操作

注意：在合併的過程中，客戶端是不會進行任何操作的，即使用者是無法對HBase進行增刪改操作的

Minor Compaction：

• 指選取一些小的、相鄰的StoreFile將他們合併成一個更大的StoreFile，在這個過程中不會處理已經Deleted或Expired的Cell。一次 Minor Compaction 的結果是更少並且更大的StoreFile。

Major Compaction：

• 指將所有的StoreFile合併成一個StoreFile，這個過程會清理三類沒有意義的資料：被刪除的資料、TTL過期資料、版本號超過設定版本號的資料。另外，一般情況下，major compaction時間會持續比較長，整個過程會消耗大量系統資源，對上層業務有比較大的影響。因此線上業務都會將關閉自動觸發major compaction功能，改為手動在業務低峰期觸發。

參考文件：https://cloud.tencent.com/developer/article/1488439

同時，HBase是一個面向列儲存的資料庫（列簇機制），當表欄位非常多時，可以把其中一些欄位獨立出來放在一部分機器上，而另外一些欄位放到另一部分機器上，分散儲存，分雜湊查詢。

正由於這樣複雜的儲存結構和分散式的儲存方式，保證了HBase海量資料下的查詢效率。

五、HBase與Hive的整合

HBase與Hive的對比

HBase和Hive的資料最終都儲存在HDFS上，只不過是儲存形式不太一樣。

• Hbase和Hive整合就要求兩者是同一個叢集

hive:

資料倉儲建模工具之一：Hive的本質其實就相當於將HDFS中已經儲存的檔案在Mysql中做了一個雙射關係，以方便使用HQL去管理查詢。

用於資料分析、清洗：Hive適用於離線的資料分析和清洗，延遲較高。

基於HDFS、MapReduce：Hive儲存的資料依舊在DataNode上，編寫的HQL語句終將是轉換為MapReduce程式碼執行。

HBase

• HBase是一種nosql資料庫，它是基於Hadoop分散式檔案系統HDFS構建的分散式資料庫。
• HBase是一種列式資料庫，它以列簇作為儲存單位儲存資料。

資料庫：是一種面向列族儲存的非關係型資料庫。

用於儲存結構化和非結構化的資料：適用於單表非關係型資料的儲存，不適合做關聯查詢，類似JOIN等操作。

基於HDFS：資料持久化儲存的體現形式是HFile，存放於DataNode中，被ResionServer以region的形式進行管理。

延遲較低，接入線上業務使用：面對大量的企業資料，HBase可以直線單表大量資料的儲存，同時提供了高效的資料訪問速度。

在hive-site.xml中新增zookeeper的屬性

	<property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>master,node1,node2</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.zookeeper.client.port</name>
        <value>2181</value>
    </property>

HBase中已經儲存了某一張表，在Hive中建立一個外部表來關聯HBase中的這張表

建立外部表的欄位名要和hbase中的列名一致

前提是hbase中已經有表了

create external table students_hbase
(
id string,
name string,
age string,
gender string, 
clazz string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = "
:key,
info:name,
info:age,
info:gender,
info:clazz
")
tblproperties("hbase.table.name" = "default:students");

create external table score_hbase2
(
id string,
score_dan string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = "
:key,
info:subject_score
")
tblproperties("hbase.table.name" = "default:scores");

關聯後就可以使用Hive函式進行一些分析操作了

六、Phoenix

Hbase適合儲存大量的對關係運算要求低的NOSQL資料，受Hbase 設計上的限制不能直接使用原生的API執行在關聯式資料庫中普遍使用的條件判斷和聚合等操作。Hbase很優秀，一些團隊尋求在Hbase之上提供一種更面向普通開發人員的操作方式，Apache Phoenix即是。

Phoenix 基於Hbase給面向業務的開發人員提供了以標準SQL的方式對Hbase進行查詢操作，並支援標準SQL中大部分特性:條件運算,分組，分頁，等高階查詢語法。

1、Phoenix搭建

Phoenix 5.1.0 HBase 2.2.7 hadoop 3.1.1

1、關閉hbase叢集，在master中執行

stop-hbase.sh

2、上傳解壓配置環境變數

解壓

tar -xvf apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.4-bin.tar.gz -C /usr/local/soft/

改名

mv apache-phoenix-4.15.0-HBase-1.4-bin phoenix-4.15.0

3、將phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar複製到所有節點的hbase lib目錄下

scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar master:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/

scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar node1:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/

scp /usr/local/soft/phoenix-4.15.0/phoenix-4.15.0-HBase-1.4-server.jar node2:/usr/local/soft/hbase-1.4.6/lib/

4、啟動hbase ， 在master中執行

start-hbase.sh

5、配置環境變數

vim /etc/profile

2、Phoenix使用

1、連線sqlline

sqlline.py master,node1,node2

# 出現
163/163 (100%) Done
Done
sqlline version 1.5.0
0: jdbc:phoenix:master,node1,node2> 

2、常用命令

phoneix使用語法注意事項

# 使用注意事項
	1、在phoneix內部建立表的時候，表名最後可以使用!table或者show tables命令檢視，並且以大寫的形式展示給我們，但是我們在使用sql語句查詢的時候既可以用大寫也可以用小寫。（列名和表名大小寫無所謂）
	
	2、直接在phoneix內部建立的表，在hbase中可以以大寫的方式檢視到，但是在hbase中建的表，在phoneix中看不到。
	
	3、如何在phoneix中使用hbase原本的資料表呢？
		檢視對映：檢視並不是真正意義上的表，而是在phoneix建立一個對映關係，以表的形式將hbase中原本資料對映過來，可以在基礎之上編寫sql語句進行分析，需要注意的是，我們在檢視上sql分析的時候，表名和列名需要加雙引號。刪除檢視不會影響原本hbase中的資料，檢視無法做修改，只能查詢，檢視在phoneix中被看作成一個只讀表。
		表對映：建表的語法來說與檢視對映相差一個單詞，其他的沒啥區別。使用上，表對映可以直接在phoneix中對錶資料進行增刪改查。將phoneix中表對映刪了，原來hbase中的表也對應刪除。
		
	4、對映查詢的時候，主鍵可以不用加雙引號，非主鍵的列必須加雙引號

在HBase中建立一張表，在phoenix中是看不到的

但是在phoenix中建立的表可以在HBase中看到

• 注意：
  • 在phoenix對錶進行操作，儘管表名是大寫的，在實現對錶的操作時，表名也可以小寫
  • 但是在hbase中如果表名時大寫，操作表時表名就必須大寫

# 1、建立表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS students_p1 (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 name VARCHAR,
 age BIGINT, 
 gender VARCHAR ,
 clazz VARCHAR
);

# 2、顯示所有表
 !table

# 3、插入資料
upsert into students_p1 values('1500101004','小虎',22,'男','理科一班');
upsert into students_p1 values('1500100005','宣谷芹',24,'男','理科六班');
upsert into students_p1 values('1500100006','羿彥昌',24,'女','理科三班');
upsert into students_p1 values('1500100007','zhangsan',24,'女','理科一班');


# 4、查詢資料,支援大部分sql語法，
select * from STUDENT ;
select * from STUDENT where age=24;
select gender ,count(*) from STUDENT group by gender;
select * from student order by gender;

# 5、刪除資料
delete from STUDENT where id='1500100004';


# 6、刪除表
drop table STUDENT;
 
 
# 7、退出命令列
!quit

更多語法參照官網
https://phoenix.apache.org/language/index.html#upsert_select