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从hbase读取数据优化策略和实验对比结果

起因:工作需要,我需要每5分钟从hbase中,导出一部分数据,然后导入到ES中,但是在开始阶段编写的python脚本,我发现从hbase读取数据的速度较慢,耗费大量的时间,影响整个导数过程,恐怕无法在5分钟内完成导数工作

在咨询了老人后,采取部门优化策略,并记录了实验结果。

hbase结果大致如下

粉丝表

rowKey  是粉丝ID

列名含义
id粉丝ID
ut更新时间
... ...
  

此hadoop集群有13台机器


任务的目标把hbase中前5分钟录入的数据录入到ES中。

1. 为了开速开发,我刚开始python通过thrift接口读取数据,显然耗时比较多

在这此实验中,提取数据以来的是ut 这列(更新时间字段)

2. 采用java client + SimpleColumnValueFilter 提取数据

使用thrift 接口非常的慢,照理说thrift server 相当于hbase client 只不过多进行一次数据转发,不应该这么慢,但现实就是这么残忍。

3. 由于hbase在插入数据时同时会记录timestamp,所以可以直接使用timestamp来提取数据(至少缩小了scan的查找范围)

4.,5 减小导数的时间范围,可以观察到,时间的下降不是线性的。我推断scan 操作有部分时间开销是基础时间开销,如果导入多少数据,时间也不会下降很多

6. 采用MapReduce后,速度有了成倍的提高。询问得知,正常情况下通过hbase client 从hbase中提取数据是线性,向一个region server发出请求后,再向另一个region sever发出请求,显然map reduce 并行比串行的速度提高了很多。 

到阶段6时间已经满足业务需要了。据说还可以通过拆分region 来提高速度,有空试试。



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