快速理解HBase和BigTable
有關係行資料庫經驗的人(比如我),在最初接觸HBase這樣的資料庫時,對資料結構的理解容易遇到障礙。會不自覺的將HBase的行、列等概念對映成關係型資料庫的行、列。為了加速理解HBase的一些概念,翻譯了這篇文章《Understanding HBase and BigTable》(HBase官方文件推薦閱讀文章)。
學習Hbase(Google BigTable的開源實現)最困難的是理解它的實際概念。
很不幸的是,這兩個偉大的系統在其概念中包含了table和base兩個詞,這往往會導致一些人(比如我) 把它們跟關係型資料庫的東西搞混淆。
本文旨在從概念的角度描述這些分散式資料儲存系統。閱讀之後,你應該能夠更好地判斷,什麼時候要使用Hbase,什麼時候該更好地使用“傳統”資料庫。
一切都在術語中
幸運的是,Google的BigTable論文清楚地解釋了BigTable究竟是什麼。這是“資料模型”部分的第一句話:
注意:請牢記上邊這句話的每一個詞
BigTable論文繼續說明
Hadoop wiki的HbaseArchitecture頁面假設:
儘管所有這些看起來都相當神秘,但是一旦你將它分解為單詞,它就變得容易明確了。我喜歡按照這個順序討論它們:map,持久化(persistent),分散式(distributed),有序(sorted),多維(multidimensional)和稀疏(sparse)。
我沒有嘗試一下子描繪完整的系統,而是發現在腦海中構建一個零碎的框架更容易理解HBase……
Map
Hbase / BigTable的核心是map,根據您的程式語言背景,您可能更熟悉這些術語,array (PHP), dictionary (Python), Hash (Ruby), or Object (JavaScript).
維基百科文章顯示,Map是“由一組鍵和一組值組成的抽象資料型別,其中每個鍵與一個值相關聯。”
用JSON來描述一個簡單Map的示例,其中所有值都只是字串:
持久化
持久化僅僅意味著在建立或訪問資料的程式完成後,您放入此特殊Map的這些資料“會持久儲存”。這在概念上與任何其他型別的持久儲存(例如檔案系統上的檔案)沒有什麼不同。
有序
與大多數Map實現不同,在Hbase / BigTable中,鍵/值對按嚴格的字母順序儲存。也就是說,鍵“aaaaa”的行應該在具有鍵“aaaab”的行旁邊,並且與具有鍵“zzzzz”的行相距很遠。
繼續我們的JSON示例,有序版本如下所示:
由於這些系統往往非常龐大且是分散式,因此這種有序的特性非常重要。具有相似鍵的行在空間上的鄰近性確保了當您必須掃描表時,您最感興趣的條目彼此接近。
選擇行鍵的約定很重要。例如,考慮一個表,其鍵是域名。以反向表示法列出它們是最有意義的(所以“com.jimbojw.www”比“”更好),這樣子域的行(儲存上)將靠近父域行。
值得注意的是,在Hbase / BigTable中,術語“有序”並不意味著“值(values)”已排序。除了鍵之外,沒有任何自動索引,就像在普通Map實現中一樣。
多維
到目前為止,我們還沒有提到任何“列(columns)”的概念,將“表(table)”視為概念中的常規雜湊/對映(map)。這是有意為之。 “列(column)”這個詞是另一個載入的詞,如“table”和“base”,它傳承了多年關係型資料庫經驗的情感包袱。
相反,我發現(把HBase)看成一個多維Map更容易思考這個問題 - 如果你願意的話,可以使用巢狀Map。在之前的JSON示例中新增一個維度:
在上面的例子中,您現在會注意到每個鍵都指向一個有兩個鍵的Map:“A”和“B”。從此處開始,我們將頂層鍵/對映(key/map)稱為“行”。此外,在BigTable / Hbase命名法中,“A”和“B”對映(mappings)將被稱為“列族”。
建立表時會指定表的列族,以後很難或無法修改。新增新列族代價也很大,因此好的做法是從一開始就指定您需要的所有列族。
幸運的是,列族可以具有任意數量的列,由列“限定符(qualifier)”或“標籤(label)”表示。以下是我們的JSON示例的子集,內建了列限定符維度(qualifier dimension):
請注意,在顯示的兩行中,“A”列族有兩列:“foo”和“bar”,“B”列族只有一列,其限定符為空字串(“”)。
在向Hbase / BigTable詢問資料時,必須以“<family>:<qualifier>”的形式提供完整的列名稱。因此,例如,上例中的兩行都有三列:“A:foo”,“A:bar”和“B:”。
請注意,雖然列族是靜態的,但列本身不是。考慮這個擴充套件的行:
在這種情況下,“zzzzz”行只有一列,“A:catch_phrase”。由於每行可能包含任意數量的不同列,因此沒有內建方法可以查詢所有行中所有列的資料(list)。要獲取該資訊,您必須進行全表掃描。但是,您可以查詢所有列族的資料,因為它們是不可變的(或多或少)。
Hbase / BigTable中最後一個維度是時間。所有資料都使用整數時間戳(seconds since the epoch)或您選擇的另一個整數進行版本控制。客戶端可以在插入資料時指定時間戳。
看一下使用任意整數時間戳的示例:
每個列族可能有自己的規則,確定保留的給定單元格的版本數量(單元格由其rowkey / column鍵值對標識)在大多數情況下,應用程式將只詢問給定單元格的資料,而不指定時間戳。在這種常見情況下,Hbase / BigTable將返回最新版本(具有最高時間戳的版本),因為它以時間逆序儲存這些版本資料。
如果應用程式指定時間戳,Hbase將返回時間戳小於或等於所提供時間戳的單後設資料。
使用我們想象中的Hbase表,查詢“aaaaa”/“A:foo”的行/列(row/column)將返回“y”,同時查詢“aaaaa”/“A:foo”/ 10的 行/列/時間戳 將返回“M”。查詢“aaaaa”/“A:foo”/ 2的 行/列/時間戳 將返回空結果。
稀疏
最後一個關鍵字是稀疏。如前所述,給定行在每個列族中可以包含任意數量的列,或者根本不包含任何列。另一種型別的稀疏性是基於行的間隙(row-based gaps),這僅僅意味著鍵(key)之間可能存在間隙。
如果您已經按照本文的基於對映(map-based)的術語來思考Hbase / BigTable,而不是用關係型資料庫中的相似概念去思考,那麼本文的目的就達到了。
就這樣(And that's about it)
好吧,我希望這有助於您從概念上理解Hbase資料模型的含義。
一如既往,我期待著您的想法,意見和建議。
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