Hbase Rowkey设计原则

Hbase是三维有序存储的，通过rowkey（行键）,column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。

 

Hbase中Rowkey可以唯一标识一行记录，在Hbase查询的时候，有以下几种方式：

　　1、通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录

　　2、通过scan方式，设置StartRow和EndRow参数进行范围匹配

　　3、全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录

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，原因如下：

1. 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；
2. MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。
3. 目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。

rowkey散列原则

如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，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。

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，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。

什么是热点

HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。 热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。 设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。

为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。

 

常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：

1、盐析

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。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。

2、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

3、反转

第三种防止热点的方法时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。

反转rowkey的例子以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题

4、时间戳反转

一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] , [key] 的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。

比如需要保存一个用户的操作记录，按照操作时间倒序排序，在设计rowkey的时候，可以这样设计

[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]，在查询用户的所有操作记录数据的时候，直接指定反转后的userId，startRow是[userId反转][000000000000],stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]

如果需要查询某段时间的操作记录，startRow是[user反转][Long.Max_Value - 起始时间]，stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - 结束时间]

5、建表时进行预分区处理

 默认情况下，在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个Region写数据，知道这个Region足够大了才进行切分。我们通过预先创建一些空的Regions，这样当数据写入Hbase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。

1、命令方式：

# create table with specific split points
hbase>create 'table1','f1',SPLITS => ['\x10\x00', '\x20\x00', '\x30\x00', '\x40\x00']
# create table with four regions based on random bytes keys
hbase>create 'table2','f1', { NUMREGIONS => 8 , SPLITALGO => 'UniformSplit' }
# create table with five regions based on hex keys
hbase>create 'table3','f1', { NUMREGIONS => 10, SPLITALGO => 'HexStringSplit' } 

2、API方式

hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_table HexStringSplit -c 10 -f infohbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter splitTable HexStringSplit -c 10 -f info

参数：

　　test_table 是表名

　　HexStringSplit 是split 方式

　　-c 是分 10 个 region

　　-f 是 family

这样就可以将表预先分为 10 个区，减少数据达到 storefile 大小的时候自动分区的时间 消耗，并且还有以一个优势，就是合理设计 rowkey 能让各个 region 的并发请求平均分配(趋 于均匀) 使 IO 效率达到最高，但是预分区需要将 filesize 设置一个较大的值，设置哪个参数 呢 hbase.hregion.max.filesize 这个值默认是 10G 也就是说单个 region 默认大小是 10G

　　这个参数的默认值在 0.90 到 0.92 到 0.94.3 各版本的变化：256M--1G--10G

　　但是如果 MapReduce Input 类型为 TableInputFormat 使用 hbase 作为输入的时候，就要注意 了，每个 region 一个 map，如果数据小于 10G 那只会启用一个 map 造成很大的资源浪费， 这时候可以考虑适当调小该参数的值，或者采用预分配 region 的方式，并将检测如果达到 这个值，再手动分配 region。