hbase高性能读取数据

    有时需要从hbase中一次读取大量的数据，同时对实时性有较高的要求。可以从两方面进行考虑：1、hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法，通过组装一个list<Get> gets即可实现；2、java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据。以上两种方法结合后，获取数据将会更加的高效。阅读到一篇文章，对这两个方法的结合使用给出了实例，并有详细的性能分析。特意转载过来，供以后的参考学习：

HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法

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。

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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。