HBase数据压缩 Column family Compress & Data Block Encoding

    说到HBase数据压缩，在HBase中有两种方式可以达到该目的，一个就是column family的compress，HBase支持none/snappy/lzo/lz4/gz等几种压缩方式来压缩数据，最后降低数据总量的大小；另一个是data block 的encoding，通过对data block中的KeyValue中key的相同部分进行处理来减少存储的占用，目前支持prefix/diff/fast diff/prefix tree等几种方式来实现data block 的encoding，另外，两者是可以叠加使用的，但是必须要根据详细的数据情况进行测试方可以使用。下面说分别说一下两者的内容：

Compress/DeCompress

数据压缩是HBase提供的另一个特性，HBase在写入数据块到HDFS之前会首先对数据块进行压缩，再落盘，从而可以减少磁盘空间使用量。而在读数据的时候首先从HDFS中加载出block块之后进行解压缩，然后再缓存到BlockCache，最后返回给用户。写路径和读路径分别如下：

写路径：

 

读路径：

 

结合上图，来看看数据压缩对资源使用情况以及读写性能的影响：

（1） 资源使用情况：压缩最直接、最重要的作用即是减少数据硬盘容量，理论上snappy压缩率可以达到5:1，但是根据测试数据不同，压缩率可能并没有理论上理想；压缩/解压缩无疑需要大量计算，需要大量CPU资源；根据读路径来看，数据读取到缓存之前block块会先被解压，缓存到内存中的block是解压后的，因此和不压缩情况相比，内存前后基本没有任何影响。

（2） 读写性能：因为数据写入是先将kv数据值写到缓存，最后再统一flush的硬盘，而压缩是在flush这个阶段执行的，因此会影响flush的操作，对写性能本身并不会有太大影响；而数据读取如果是从HDFS中读取的话，首先需要解压缩，因此理论上读性能会有所下降；如果数据是从缓存中读取，因为缓存中的block块已经是解压后的，因此性能不会有任何影响；一般情况下大多数读都是热点读，缓存读占大部分比例，压缩并不会对读有太大影响。

可见，压缩特性就是使用CPU资源换取磁盘空间资源，对读写性能并不会有太大影响。HBase目前提供了三种常用的压缩方式：GZip | LZO | Snappy，下面表格是官方分别从压缩率，编解码速率三个方面对其进行对比：

 

综合来看：

1、Gzip压缩比最高，但是压缩和解压缩的速度比较慢，适合存储冷数据，节省硬盘空间

2、大部分场景下，开启 Snappy 或者 LZO 压缩会是比较好的选择，其中 Snappy 整体性能优于 LZO，主要表现在解压/压缩速度更快，适合存储热数据和温数据，目前一般建议使用Snappy。

3、LZ4是一种追求极致解压/压缩速度的压缩方式，HBase 官网上介绍不多。根据 HBase 社区的测试结果来看，在不同业务类型数据下，LZ4 的压缩率与 LZO 相当或者略小于 LZO，但是解压速度却明显高于 LZO，部分场景下可以达到 LZO 的两倍以上。由于该类型的压缩笔者使用经验不多，所以建议在使用时针对数据进行相关的测试来进行验证和比较。

Encode/Decode

除了数据压缩之外，HBase还提供了数据编码功能。和压缩一样，数据在落盘之前首先会对KV数据进行编码；但又和压缩不同，数据块在缓存前并没有执行解码，因此即使后续命中缓存的查询也是编码的数据块，需要解码后才能获取到具体的KV数据。写路径和读路径分别如下：

写路径：

 

读路径：

 

同样，来看看数据压缩对资源使用情况以及读写性能的影响：

（1） 资源使用情况：和压缩一样，编码最直接、最重要的作用也是减少数据硬盘容量，但是数据压缩率一般没有数据压缩的压缩率高，理论上只有5:2；编码/解码一般也需要大量计算，需要大量CPU资源；根据读路径来看，数据读取到缓存之前block块并没有被解码，缓存到内存中的block是编码后的，因此和不编码情况相比，相同数据block快占用内存更少，即内存利用率更高。

（2） 读写性能：和数据压缩相同，数据编码也是在数据flush到hdfs阶段执行的，因此并不会直接影响写入过程；前面讲到，数据块是以编码形式缓存到blockcache中的，因此同样大小的blockcache可以缓存更多的数据块，这有利于读性能。另一方面，用户从缓存中加载出来数据块之后并不能直接获取KV，而需要先解码，这却不利于读性能。可见，数据编码在内存充足的情况下会降低读性能，而在内存不足的情况下需要经过测试才能得出具体结论。

总结：

1. 如果Table的rowkey比较长，且column比较多，则建议使用一个prefix encoder，建议使用fast_diff，prefix_tree需要进行足够的测试来确认是否能达到一个很好的效果
2. 如果Table的value很大（value未被压缩），则建议使用压缩来节省硬盘使用
3. Gzip压缩比最高，但是压缩和解压缩的速度比较慢，适合存储冷数据，节省硬盘空间
4. 大部分场景下，开启 Snappy 或者 LZO 压缩会是比较好的选择，其中 Snappy 整体性能优于 LZO，主要表现在解压/压缩速度更快，占用的资源也更少，但是压缩比没有Gzip高，适合存储热数据和温数据，目前一般建议使用Snappy。