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大数据之HBase总结（下）

HBase的数据读写过程

前一篇提到zookeeper记录着HBase集群的一些元信息，而在上面这两张图中可以看出，不管是写数据的过程还是读数据的过程，都需要通过zookeeper来完成。此外，需要注意的是，HBase存储引擎是基于LSM树实现。

在HBase的官方文档中，有这样一段话：

The hbase:meta table (previously called .META.) keeps a list of all regions in the system, and the location of hbase:meta is stored in ZooKeeper.
The HBase client finds the RegionServers that are serving the particular row range of interest. It does this by querying the hbase:meta table. See hbase:meta for details. After locating the required region(s), the client contacts the RegionServer serving that region, rather than going through the master, and issues the read or write request. This information is cached in the client so that subsequent requests need not go through the lookup process. Should a region be reassigned either by the master load balancer or because a RegionServer has died, the client will requery the catalog tables to determine the new location of the user region. 详见：http://hbase.apache.org/book.html#arch.catalog。

也就是说，HBase中的.META.表记录着用户创建的表的region及其RegionServer地址、访问端口、线程开始时间等信息。客户端要找到特定行范围的RegionServers，就要通过查询hbase:meta表（也就是前面所说的.META.）来完成此操作。在找到所需的区域之后，客户端直接联系服务该区域的RegionServer，而不是通过主区域，并发出读取或写入请求。此信息缓存在客户端中，以便后续请求无需经过查找过程。如果区域由主负载均衡器重新分配，或者因为RegionServer已经死亡，则客户端将重新查询目录表以确定用户区域的新位置。

写数据的过程

再次说明一下，HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.表。Zookeeper中记录了-ROOT-表的location，而-ROOT-表记录了.META.表的Region信息。所以，在客户端发起写请求后的过程为：

客户端首先会根据配置文件中zookeeper地址访问zookeeper得到-ROOT-表的信息
再访问.META.表找到meta表的数据，即写入数据对应的region信息，并找到对应的regionserver
hregionServer将数据先写入hlog中，以备恢复数据时使用。
hregionServer将数据后写入memstore中
当memstore写满时，根据LRU算法将数据Flush到硬盘，生成一个storeFile文件，然后再把内存和HLog中的数据删除
将硬盘中数据通过HFile来序列化，再将数据传输到HDFS进行存储，并对Hlog做一个标记
当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，这里同时进行版本的合并和数据删除
当Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile后，会触发Split操作，把当前的StoreFile分成两个，这里相当于把一个大的region分割成两个region（即region的分裂），新分裂出的2个Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，以达到负载均衡。

读数据的过程

读数据的过程前面两步和写数据一样，都是要通过zookeeper找到对应的regionserver，再对数据进行操作。但是，由于HBase存储引擎是基于LSM树实现的，所以它的读效率会比写效率慢很多，过程也复杂的多，下面只是基本过程。

客户端发起读请求，首先根据配置文件中zookeeper地址访问zookeeper得到-ROOT-表的信息
再访问.META.表找到meta表的数据，即根据namespace、表名和rowkey等信息在meta表的数据找到写入数据对应的region信息，并找到对应的regionserver
寻找相应的region，然后首先从内存的memstore中寻找，如果没有找到，再从硬盘的storefile中查找，随后将找到的结果返回。

命名空间NameSpace

在HBase中，namespace命名空间指对一组表的逻辑分组，类似RDBMS中的database，方便对表在业务上划分。Apache HBase从0.98.0, 0.95.2两个版本开始支持namespace级别的授权操作，HBase全局管理员可以创建、修改和回收namespace的授权。命名空间是类似于关系数据库系统中的数据库的表的逻辑分组。这种抽象为即将推出的多租户相关功能奠定了基础：

配额管理（Quota Management） - 限制命名空间可以使用的资源量（即区域，表）。
命名空间安全管理（Namespace Security Administration） - 为租户提供另一级别的安全管理。
区域服务器组（Region server groups） - 可以将命名空间/表固定到RegionServers的子集上，从而保证粗略的隔离级别。

命名空间管理(Namespace management)

命名空间可以被创建、移除、修改。表和命名空间的隶属关系在在创建表时决定，通过以下格式指定： :

Example：hbase shell中相关命令：
//Create a namespace
create_namespace 'my_ns'

//create my_table in my_ns namespace
create ' my_ns:my_table', 'fam'

//drop namespace
drop_namespace 'my_ns'

//alter namespace
alter_namespace 'my_ns', {METHOD => 'set', 'PROPERTY_NAME' => 'PROPERTY_VALUE'}

预定义的命名空间(Predefined namespaces)

有两个系统内置的预定义命名空间：
hbase：系统命名空间，用于包含hbase的内部表
default：所有未指定命名空间的表都自动进入该命名空间(默认的)

Example：指定命名空间和默认命名空间
//namespace=foo and table qualifier=bar
create 'foo:bar', 'fam'

//namespace=default and table qualifier=bar
create 'bar', 'fam'

HBase的rowkey的设计原则和热点问题

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）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。

rowkey的设计原则

rowkey长度原则:
rowkey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：
- 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；
- 数据缓存在内存的memstore时，由于内存的空间有限，如果rowkey字段过长，那么缓存的数据相对越少，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。
- 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:
不要把直接把时间戳作为rowkey，建议将随机生成的散列字段作为rowkey的高位，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。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:
HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，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。

热点问题

检索habse的记录首先要通过rowkey来定位数据行，一般为了提高速率，会把连续的数据放在一起，可能就造成大量的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）来操作这些数据，而其他regionserver负载却很小，这就是“热点”问题。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。

所以，为了避免热点问题，就需要把原来大量连续的rowkey对应的记录均衡地分散到不同的region里去。针对rowkey的避免热点问题的常用方法有：

1、加盐（随机前缀）

这里所说的加盐是指在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

反转固定长度或者数字格式的rowkey以得到散列的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。如以手机号为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。

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面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。 sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
java 路径配置文件读取 bro_feng java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi 粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能。在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com word english
honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share 分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半 native 本国的，本地的，本国
hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJO hibernate查询 DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
Partition List hcx2013 partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
不间断旋转的动画 pangyulei 动画
CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
自定义annotation sha1064616837 java enum annotation reflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。下面这个例子主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
Spring 源码 up2pu spring
1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan word word分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他