• (四)HBase


    续接(三)

    3 habse(1.2)集成hive(1.2.1)===》不兼容集成,需要自己编译!!!

        hive1.x与hbase0.98版本兼容

        hive2.x与hbase1.x版本以上兼容

        hive0.x与hbase0.98以下兼容

      Hive提供了与HBase的集成,使得能够在HBase表上使用hive sql 语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。

    3.1 整合配置

    1、修改hive-site.xml文件,添加配置属性

    <property>      
            <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
            <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
        </property>

    2、修改hive-env.sh 文件,添加hbase的依赖包到hive的classpath中

    export HIVE_CLASSPATH=$HIVE_CLASSPATH:/opt/bigdata/hbase/lib/*

    3、使用编译好的hive-hbase-handler-1.2.1.jar替换hive之前的lib目录下的该jar包

    hive-hbase-handler-1.2.1.jar 包见下发的资料

    3.2 案例演示

    3.2.1 将hbase表映射到hive表中

    1、在hbase中创建一张表

    create 'hbase_test','f1','f2','f3'

    2、加载数据到hbase_test表中

    put 'hbase_test','r1','f1:name','zhangsan'
    put 'hbase_test','r1','f2:age','20'
    put 'hbase_test','r1','f3:sex','male'
    put 'hbase_test','r2','f1:name','lisi'
    put 'hbase_test','r2','f2:age','30'
    put 'hbase_test','r2','f3:sex','female'
    put 'hbase_test','r3','f1:name','wangwu'
    put 'hbase_test','r3','f2:age','40'
    put 'hbase_test','r3','f3:sex','male'

    3、创建基于hbase的hive表

    create external table hiveFromHbase(
    rowkey string,
    f1 map<STRING,STRING>,
    f2 map<STRING,STRING>,
    f3 map<STRING,STRING>
    ) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:,f2:,f3:")
    TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_test");
    
    --这里使用外部表映射到HBase中的表,这样,在Hive中删除表,并不会删除HBase中的表,否则,就会删除。另外,除了rowkey,其他三个字段使用Map结构来保存HBase中的每一个列族。
    
    --hbase.columns.mapping
    Hive表和HBase表的字段映射关系,分别为:Hive表中第一个字段映射:key(rowkey),第二个字段映射列族f1,第三个字段映射列族f2,第四个字段映射列族f3
    
    --hbase.table.name
    HBase中表的名字

    4、查看hive表的数据

    0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from hivefromhbase;
    +-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+
    | hivefromhbase.rowkey  |   hivefromhbase.f1   | hivefromhbase.f2  | hivefromhbase.f3  |
    +-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+
    | r1                    | {"name":"zhangsan"}  | {"age":"20"}      | {"sex":"male"}    |
    | r2                    | {"name":"lisi"}      | {"age":"30"}      | {"sex":"female"}  |
    | r3                    | {"name":"wangwu"}    | {"age":"40"}      | {"sex":"male"}    |
    +-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+

    3.2.2 将hive表映射到hbase表中

    1、创建一张映射hbase的表

    create  table hive_test(
    id string,
    name string,
    age int,
    address string
    )STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:name,f2:age,f3:address")
    TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbaseFromhive");

    2、查看hbase映射表是否产生

    这里由于hive表是刚刚构建,目前是没有数据,同样这张hbase表也没有数据

    3、向hive表加载数据

    数据来源于另一张表,比如hive_source 表

    --hive_source表中的测试数据
    0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from hive_source;
    +-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+
    | hive_source.id  | hive_source.name  | hive_source.age  | hive_source.address  |
    +-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+
    | 1               | zhangsan          | 20               | hubei                |
    | 2               | lisi              | 30               | hunan                |
    | 3               | wangwu            | 40               | beijing              |
    | 4               | xiaoming          | 50               | shanghai             |
    +-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+
    
    --加载数据到hive_test表中
    insert into table hive_test select * from hive_source;

    4、查看hbase表hbaseFromhive是否有数据

    4 hbase表的rowkey设计

    4.1 rowkey长度原则

    rowkey是一个二进制码流,可以是任意字符串,最大长度64kb,实际应用中一般为10-100bytes,以byte[]形式保存,一般设计成定长。

    • 建议越短越好,不要超过16个字节
    • 设计过长会降低memstore内存的利用率和HFile存储数据的效率。

    4.2 rowkey散列原则

      建议将rowkey的高位作为散列字段,这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer,以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段,首字段直接是时间信息。
      所有的数据都会集中在一个RegionServer上,这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上,造成热点问题,会降低查询效率。

    4.3 rowkey唯一原则

      必须在设计上保证其唯一性,rowkey是按照字典顺序排序存储的,
      因此,设计rowkey的时候,要充分利用这个排序的特点,可以将经常读取的数据存储到一块,将最近可能会被访问的数据放到一块。

    5 hbase表的热点

    5.1 什么是热点

      检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行。当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点,造成少数region server的读/写请求过多、负载过大,而其他region server负载却很小,就造成了“热点”现象。

    5.2 热点的解决方案

    1、预分区

      预分区的目的让表的数据可以均衡的分散在集群中,而不是默认只有一个region分布在集群的一个节点上。

    2、加盐

      这里所说的加盐不是密码学中的加盐,而是在rowkey的前面增加随机数,具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。

    3、哈希

      哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群,但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey,可以使用get操作准确获取某一个行数据。

    4、反转

      反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分(最没有意义的部分)放在前面。这样可以有效的随机rowkey,但是牺牲了rowkey的有序性。

    6 hbase的数据备份

    6.1 基于hbase提供的类对hbase中某张表进行备份

    使用hbase提供的类把hbase中某张表的数据导出hdfs,之后再导出到测试hbase表中。

    (1) ==从hbase表导出==

    HBase数据导出到HDFS
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /hbase_data/test_bak
    
    HBase数据导出到本地文件
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test file:///home/hadoop/test_bak

    (2) ==文件导入hbase表==

    将hdfs上的数据导入到备份目标表中
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import test_bak /hbase_data/test_bak/*
    
    
    将本地文件上的数据导入到备份目标表中
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import test_bak file:///home/hadoop/test_bak/*

    补充说明

    以上都是对数据进行了全量备份,后期也可以实现表的增量数据备份,增量备份跟全量备份操作差不多,只不过要在后面加上时间戳。
    
    例如:
    HBase数据导出到HDFS
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /hbase_data/test_bak_increment 开始时间戳  结束时间戳

    6.2 基于snapshot的方式实现对hbase中某张表进行备份

    • 通过snapshot快照的方式实现HBase数据的迁移和拷贝。这种方式比较常用,效率高,也是最为推荐的数据迁移方式。
    • HBase的snapshot其实就是一组==metadata==信息的集合(文件列表),通过这些metadata信息的集合,就能将表的数据回滚到snapshot那个时刻的数据。
        首先我们要了解一下所谓的HBase的LSM类型的系统结构,我们知道在HBase中,数据是先写入到Memstore中,当Memstore中的数据达到一定条件,
    就会flush到HDFS中,形成HFile,后面就不允许原地修改或者删除了。 如果要更新或者删除的话,只能追加写入新文件。既然数据写入以后就不会在发生原地修改或者删除,这就是snapshot做文章的地方。
    做snapshot的时候,只需要给快照表对应的所有文件创建好指针(元数据集合),恢复的时候只需要根据这些指针找到对应的文件进行恢复就Ok。
    这是原理的最简单的描述,下图是描述快照时候的简单流程:

     **快照实战**

    1、创建表的snapshot

     snapshot 'tableName', 'snapshotName'

    2、查看snapshot

      list_snapshots
      
      查找以test开头的snapshot
      list_snapshots 'test.*'

    3、恢复snapshot

      
      restore_snapshot 'snapshotName'
      
      ps:这里需要对表进行disable操作,先把表置为不可用状态,然后在进行进行restore_snapshot的操作
      
      例如:
      disable 'tableName'
      restore_snapshot 'snapshotName'
      enable 'tableName'

    4、删除snapshot

      delete_snapshot 'snapshotName'

    5、迁移 snapshot

      hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot 
      -snapshot snapshotName  
      -copy-from hdfs://src-hbase-root-dir/hbase 
      -copy-to hdfs://dst-hbase-root-dir/hbase 
      -mappers 1 
      -bandwidth 1024
      
      
      例如:
      hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot 
      -snapshot test  
      -copy-from hdfs://node1:9000/hbase 
      -copy-to hdfs://node1:9000/hbase1 
      -mappers 1 
      -bandwidth 1024
      
        这种方式用于将快照表迁移到另外一个集群的时候使用,使用MR进行数据的拷贝,速度很快,使用的时候记得设置好bandwidth参数,以免由于网络打满导致的线上业务故障。

    6、将snapshot使用bulkload的方式导入

      hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles 
      hdfs://dst-hbase-root-dir/hbase/archive/datapath/tablename/filename 
      tablename
      
      
      例如:
      创建一个新表
      create 'newTest','f1','f2'
      hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles hdfs://node1:9000/hbase1/archive/data/default/test/6325fabb429bf45c5dcbbe672225f1fb newTest

    五、拓展

    7 hbase的二级索引

        hbase表后期按照rowkey查询性能是最高的。rowkey就相当于hbase表的一级索引,
    但是在实际的工作中,我们做的查询基本上都是按照一定的条件进行查找,无法事先知道满足这些条件的rowkey是什么,
    正常是可以通过hbase过滤器去实现。但是效率非常低,这是由于查询的过程中需要在底层进行大量的文件扫描

    hbase的二级索引

    bloomFilter:布隆过滤器BLOOMFILTER=>'Row'

    就是一个算法,它会 作用在每一个HFile上,可以帮我们客户端快速进行一个反馈,

    跳过不包含指定rowkey的HFile文件,可以快速定位包含指定rowkey的HFile文件

    算法是有误差:如果它说包含不一定真包含,如果它说不包含是一定不包含。

    HFile格式的文件:它包含了大量的一些信息

      有文件的元数据信息

      有数据信息

      有数据的索引信息

      元数据的索引信息

      等等。。。

        为了HBase的数据查询更高效、适应更多的场景,诸如使用非rowkey字段检索也能做到秒级响应,
    或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等, 因此需要在HBase上面构建二级索引,
    以满足现实中更复杂多样的业务需求。 hbase的二级索引其本质就是建立hbase表中列与行键之间的映射关系。

     构建hbase二级索引方案

    • MapReduce方案

    • Hbase Coprocessor(协处理器)方案

    • Solr+hbase方案

    • ES+hbase方案

    • Phoenix+hbase方案 

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    |       _|        _|_|_|   _|    _|   多少度的酒,配得上这突如其来 2020-06-27 17:13:14    | 
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    Phoenix 构建二级索引

    索引性能优化

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