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HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法

2024-11-15 00:15:39   203人阅读

      在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法，在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的，很显然对于如此成熟的HBase来说，高性能获取数据应该不是问题。下面首先简单介绍了搜索引擎的性能，然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比，这里的数据都是经过实际的测试获得的。最后，给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案，此方案经过测试要比通过自定义Filter的方式性能高出很多。

Solr和HBase专辑

1、“关于Solr的使用总结的心得体会”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3742653.html)

2、“中文分词器性能比较?”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3748764.html)

3、“Solr与HBase架构设计”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/a8bb8ccd469c96917652201007ad3c50.html)

4、 “大数据架构: 使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/3927979.html)

5、“一个自定义 HBase Filter -通过RowKeys来高性能获取数据”(http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4196466.html)

6、“HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法”（http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4245182.html）

1、  如何存储十亿、百亿数据？    答：使用数据存储集群，增加水平拓展能力，以容纳上百亿数据量

2、  如何保证在十亿、百亿数据上面的查询效率？    答：使用分布式搜索引擎

数据量过亿，无论是存储在关系型数据库还是非关系型数据库，使用非索引字段进行条件查询、模糊查询等复杂查询都是一件极其缓慢甚至是不可能完成的任务，数据库索引建立的是二级索引，大数据查询主要依靠搜索引擎。

根据Solr中国资料显示，在2400亿每条数据大概200字节的数据建立索引，搭建分布式搜索引擎，在50台机器进行搜索测试，其中有条件查询、模糊查询等，其中80%的搜索能够在毫秒内返回结果，剩下一部分能够在20秒内返回，还有5%左右的查询需要在50秒左右的时间完成查询请求，客户端查询请求的并发量为100个客户端。

 

MySQL单机随机读写能力测试

MySQL(InnoDB)

运行环境

Window Server 2008 x64

存储引擎

InnoDB

最大存储容量

64T

列数

39列

每条数据的大小

Avg=507Byte

总数据量

302,418,176条

占用的磁盘空间

210G

插入效率

总共耗时13个小时，每秒约6500条，随着数据量的增大，插入的效率影响不大

单条数据全表随机读取时间

30ms

百条数据全表随机读取时间

1,783ms;1,672ms

千条数据全表随机读取时间

18,579ms;15,473ms

其他

条件查询、Order By、模糊查询基本上是无法响应的


HBase基本说明与性能测试 

HBase

数据库类型

NoSql—列式数据库

运行所需要的环境

Linux

是否可以搭建集群

天然的分布式数据库，具有自动分片功能

可扩展性

强，无缝支持水平拓展

插入

与设置的参数关系很大，批量插入和单条插入差别大，单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度

更新

 

删除

 

查询

只支持按照rowkey来查询或者全表扫描

范围查询

不支持

模糊匹配

不支持

时间范围查询

不支持

分页查询

可以做到

数据库安全性

低

大数据量下的查询响应时间

各个数据级别下的响应时间： (均为随机读取，不命中缓存)

1、3亿-------------------5ms(单行)

2、3亿-------------------124ms(30行)

大数据量下占用的磁盘空间

各个数据级别下的磁盘占用空间（以出租车表为例，17个字段，一行200个字节）：

1、1亿-------------------18G（使用GZ压缩） 

是否有良好的技术支持

社区活跃，但是配置复杂，参数繁多，学习代价比较大

数据导入和导出

有从RDBMS导入数据的工具Sqoop

热备份

 

异步复制

 

是否需要商业付费

否

是否开源

是

优点

1、  支持高效稳定的大数据存储，上亿行、上百万列、上万个版本，对数据自动分片

2、  列式存储保证了高效的随机读写能力

3、  列数可以动态增长

4、  水平拓展十分容易

5、  拥有良好的生态系统，Sqoop用户数据的导入、Pig可以作为ETL工具，Hadoop作为分布式计算平台

缺点

1、  学习复杂

2、  不支持范围查询、条件查询等查询操作


        从上面的测试结果表中可以看出，MySQL单表插入速度为每秒6500条，HBase单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度，这充分说明HBase插入数据的速度比MySQL高很多。在MySQL单机随机读写能力测试中，单条数据全表随机读取时间是指依据主键去MySQL单表取数据花费的时间；在HBase基本说明与性能测试中，大数据量下查询响应时间是指依照Rowkey到HBase取数据所花费的时间。30ms对5ms，这说明HBase取数据的速度之快也是MySQL望尘莫及的。


 

在进行上面的性能测试中，无论是从MySQL通过主键读取，还是从HBase通过Rowkey读取，读取的数据量都不大，不超过1000条。当需要一次性读取万级数据时，需要通过设计优化的代码来保证读取速度。

在实现过程中，发现当批量Get的数据量达到一定程度时（如10W），向HBase请求数据会从innerGet发生EOFExeption异常。这里附加上一段从HBase依照多Rowkey获取数据的代码，它采用了性能高的批量Get。在这里，我将这种大批量请求化为每1000个Get的请求，并且采用多线程方式，经过验证，这种方法的效率还是蛮高的。

 

public Datas getDatasFromHbase(final List<String> rowKeys,
        final List<String> filterColumn, boolean isContiansRowkeys,
        boolean isContainsList)
    {
        if (rowKeys == null || rowKeys.size() <= 0)
        {
            return Datas.getEmptyDatas();
        }
        final int maxRowKeySize = 1000;
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
        int loopSize = rowKeys.size() % maxRowKeySize == 0 ? rowKeys.size()
            / maxRowKeySize : rowKeys.size() / maxRowKeySize + 1;
        ArrayList<Future<List<Data>>> results = new ArrayList<Future<List<Data>>>();
        for (int loop = 0; loop < loopSize; loop++)
        {
            int end = (loop + 1) * maxRowKeySize > rowKeys.size() ? rowKeys
                .size() : (loop + 1) * maxRowKeySize;
            List<String> partRowKeys = rowKeys.subList(loop * maxRowKeySize,
                end);
            HbaseDataGetter hbaseDataGetter = new HbaseDataGetter(partRowKeys,
                filterColumn, isContiansRowkeys, isContainsList);
            Future<List<Data>> result = pool.submit(hbaseDataGetter);
            results.add(result);
        }
        Datas datas = new Datas();
        List<Data> dataQueue = new ArrayList<Data>();
        try
        {
            for (Future<List<Data>> result : results)
            {
                List<Data> rd = result.get();
                dataQueue.addAll(rd);
            }
            datas.setDatas(dataQueue);
        }
        catch (InterruptedException | ExecutionException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            pool.shutdown();
        }
        return datas;
    }
class HbaseDataGetter implements Callable<List<Data>>
    {
        private List<String> rowKeys;
        private List<String> filterColumn;
        private boolean isContiansRowkeys;
        private boolean isContainsList;
 
        public HbaseDataGetter(List<String> rowKeys, List<String> filterColumn,
            boolean isContiansRowkeys, boolean isContainsList)
        {
            this.rowKeys = rowKeys;
            this.filterColumn = filterColumn;
            this.isContiansRowkeys = isContiansRowkeys;
            this.isContainsList = isContainsList;
        }
 
        @Override
        public List<Data> call() throws Exception
        {
            Object[] objects = getDatasFromHbase(rowKeys, filterColumn);
            List<Data> listData = new ArrayList<Data>();
            for (Object object : objects)
            {
                Result r = (Result) object;
                Data data = assembleData(r, filterColumn, isContiansRowkeys,
                    isContainsList);
                listData.add(data);
            }
            return listData;
        }
    }
private Object[] getDatasFromHbase(List<String> rowKeys,
        List<String> filterColumn)
    {
        createTable(tableName);
        Object[] objects = null;
        HTableInterface hTableInterface = createTable(tableName);
        List<Get> listGets = new ArrayList<Get>();
        for (String rk : rowKeys)
        {
            Get get = new Get(Bytes.toBytes(rk));
            if (filterColumn != null)
            {
                for (String column : filterColumn)
                {
                    get.addColumn(columnFamilyName.getBytes(),
                        column.getBytes());
                }
            }
            listGets.add(get);
        }
        try
        {
            objects = hTableInterface.get(listGets);
        }
        catch (IOException e1)
        {
            e1.printStackTrace();
        }
        finally
        {
            try
            {
                listGets.clear();
                hTableInterface.close();
            }
            catch (IOException e)
            {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return objects;
    }
private HTableInterface createTable(String tableName)
    {
        HTableInterface hTableInterface = null;
 
        try
        {
            hTableInterface = getHConnection().getTable(tableName.getBytes());
        }
        catch (IOException e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
        return hTableInterface;
    }

 

不得不提的是：在实现过程中，我曾将这种大批量请求化为每4000个Get的多线程请求方式，我们的HBase版本为0.94，这样在一次性请求200000条数据时，HBase直接挂机，client抛出EOFException异常，【processBatchCallback(HConnectionManager.java:1708)，processBatch(HConnectionManager.java:1560)，(HTable.java:779)】，查看并发连接数与每1000个Get请求一样保持为10个左右，没有异常。查阅相关资料后，我们怀疑，这是由于HTable的非线程安全特性导致的，但经过多时纠缠，最终也没得到可靠结论。后来确定这是由于HBase0.94版自身的问题，在使用0.96版后，此问题便不再出现了。而且我们发现0.94版HBase并不稳定，经常有挂掉情况出现。0.96版HBase要好得多。

 

更多的HBase及其它的数据存储方案测试情况，HBase高性能插入数据解决方案，正在整理中，敬请批评指正。

 

 



来自王安琪



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