（四）HBase

续接（三）

3 habse（1.2）集成hive（1.2.1）===》不兼容集成，需要自己编译！！！

　　　　hive1.x与hbase0.98版本兼容

　　　　hive2.x与hbase1.x版本以上兼容

　　　　hive0.x与hbase0.98以下兼容

　　Hive提供了与HBase的集成，使得能够在HBase表上使用hive sql 语句进行查询 插入操作以及进行Join和Union等复杂查询、同时也可以将hive表中的数据映射到Hbase中。

3.1 整合配置

1、修改hive-site.xml文件，添加配置属性

<property>      
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>

2、修改hive-env.sh 文件，添加hbase的依赖包到hive的classpath中

export HIVE_CLASSPATH=$HIVE_CLASSPATH:/opt/bigdata/hbase/lib/*

3、使用编译好的hive-hbase-handler-1.2.1.jar替换hive之前的lib目录下的该jar包

hive-hbase-handler-1.2.1.jar 包见下发的资料

3.2 案例演示

3.2.1 将hbase表映射到hive表中

1、在hbase中创建一张表

create 'hbase_test','f1','f2','f3'

2、加载数据到hbase_test表中

put 'hbase_test','r1','f1:name','zhangsan'
put 'hbase_test','r1','f2:age','20'
put 'hbase_test','r1','f3:sex','male'
put 'hbase_test','r2','f1:name','lisi'
put 'hbase_test','r2','f2:age','30'
put 'hbase_test','r2','f3:sex','female'
put 'hbase_test','r3','f1:name','wangwu'
put 'hbase_test','r3','f2:age','40'
put 'hbase_test','r3','f3:sex','male'

3、创建基于hbase的hive表

create external table hiveFromHbase(
rowkey string,
f1 map<STRING,STRING>,
f2 map<STRING,STRING>,
f3 map<STRING,STRING>
) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:,f2:,f3:")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_test");

--这里使用外部表映射到HBase中的表，这样，在Hive中删除表，并不会删除HBase中的表，否则，就会删除。另外，除了rowkey，其他三个字段使用Map结构来保存HBase中的每一个列族。

--hbase.columns.mapping
Hive表和HBase表的字段映射关系，分别为：Hive表中第一个字段映射:key(rowkey)，第二个字段映射列族f1，第三个字段映射列族f2,第四个字段映射列族f3

--hbase.table.name
HBase中表的名字

4、查看hive表的数据

0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from hivefromhbase;
+-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+
| hivefromhbase.rowkey  |   hivefromhbase.f1   | hivefromhbase.f2  | hivefromhbase.f3  |
+-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+
| r1                    | {"name":"zhangsan"}  | {"age":"20"}      | {"sex":"male"}    |
| r2                    | {"name":"lisi"}      | {"age":"30"}      | {"sex":"female"}  |
| r3                    | {"name":"wangwu"}    | {"age":"40"}      | {"sex":"male"}    |
+-----------------------+----------------------+-------------------+-------------------+--+

3.2.2 将hive表映射到hbase表中

1、创建一张映射hbase的表

create  table hive_test(
id string,
name string,
age int,
address string
)STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,f1:name,f2:age,f3:address")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbaseFromhive");

2、查看hbase映射表是否产生

这里由于hive表是刚刚构建，目前是没有数据，同样这张hbase表也没有数据

3、向hive表加载数据

数据来源于另一张表，比如hive_source 表

--hive_source表中的测试数据
0: jdbc:hive2://node1:10000> select * from hive_source;
+-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+
| hive_source.id  | hive_source.name  | hive_source.age  | hive_source.address  |
+-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+
| 1               | zhangsan          | 20               | hubei                |
| 2               | lisi              | 30               | hunan                |
| 3               | wangwu            | 40               | beijing              |
| 4               | xiaoming          | 50               | shanghai             |
+-----------------+-------------------+------------------+----------------------+--+

--加载数据到hive_test表中
insert into table hive_test select * from hive_source;

4、查看hbase表hbaseFromhive是否有数据

4 hbase表的rowkey设计

4.1 rowkey长度原则

rowkey是一个二进制码流，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
• 设计过长会降低memstore内存的利用率和HFile存储数据的效率。

4.2 rowkey散列原则

　　建议将rowkey的高位作为散列字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。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。

4.3 rowkey唯一原则

　　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，可以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。

5 hbase表的热点

5.1 什么是热点

　　检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行。当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，造成少数region server的读/写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成了“热点”现象。

5.2 热点的解决方案

1、预分区

　　预分区的目的让表的数据可以均衡的分散在集群中，而不是默认只有一个region分布在集群的一个节点上。

2、加盐

　　这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在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。

3、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。

4、反转

　　反转固定长度或者数字格式的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。

6 hbase的数据备份

6.1 基于hbase提供的类对hbase中某张表进行备份

使用hbase提供的类把hbase中某张表的数据导出hdfs，之后再导出到测试hbase表中。

(1) ==从hbase表导出==

HBase数据导出到HDFS
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /hbase_data/test_bak

HBase数据导出到本地文件
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test file:///home/hadoop/test_bak

(2) ==文件导入hbase表==

将hdfs上的数据导入到备份目标表中
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import test_bak /hbase_data/test_bak/*


将本地文件上的数据导入到备份目标表中
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import test_bak file:///home/hadoop/test_bak/*

补充说明

以上都是对数据进行了全量备份，后期也可以实现表的增量数据备份，增量备份跟全量备份操作差不多，只不过要在后面加上时间戳。

例如：
HBase数据导出到HDFS
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test /hbase_data/test_bak_increment 开始时间戳  结束时间戳

6.2 基于snapshot的方式实现对hbase中某张表进行备份

• 通过snapshot快照的方式实现HBase数据的迁移和拷贝。这种方式比较常用，效率高，也是最为推荐的数据迁移方式。
• HBase的snapshot其实就是一组==metadata==信息的集合（文件列表），通过这些metadata信息的集合，就能将表的数据回滚到snapshot那个时刻的数据。

    首先我们要了解一下所谓的HBase的LSM类型的系统结构，我们知道在HBase中，数据是先写入到Memstore中，当Memstore中的数据达到一定条件，
就会flush到HDFS中，形成HFile，后面就不允许原地修改或者删除了。
    
    如果要更新或者删除的话，只能追加写入新文件。既然数据写入以后就不会在发生原地修改或者删除，这就是snapshot做文章的地方。
做snapshot的时候，只需要给快照表对应的所有文件创建好指针（元数据集合），恢复的时候只需要根据这些指针找到对应的文件进行恢复就Ok。
这是原理的最简单的描述，下图是描述快照时候的简单流程：

 **快照实战**

1、创建表的snapshot

 snapshot 'tableName', 'snapshotName'

2、查看snapshot

  list_snapshots
  
  查找以test开头的snapshot
  list_snapshots 'test.*'

3、恢复snapshot

  
  restore_snapshot 'snapshotName'
  
  ps:这里需要对表进行disable操作，先把表置为不可用状态，然后在进行进行restore_snapshot的操作
  
  例如：
  disable 'tableName'
  restore_snapshot 'snapshotName'
  enable 'tableName'

4、删除snapshot

  delete_snapshot 'snapshotName'

5、迁移 snapshot

  hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot 
  -snapshot snapshotName  
  -copy-from hdfs://src-hbase-root-dir/hbase 
  -copy-to hdfs://dst-hbase-root-dir/hbase 
  -mappers 1 
  -bandwidth 1024
  
  
  例如：
  hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot 
  -snapshot test  
  -copy-from hdfs://node1:9000/hbase 
  -copy-to hdfs://node1:9000/hbase1 
  -mappers 1 
  -bandwidth 1024
  
    这种方式用于将快照表迁移到另外一个集群的时候使用，使用MR进行数据的拷贝，速度很快，使用的时候记得设置好bandwidth参数，以免由于网络打满导致的线上业务故障。

6、将snapshot使用bulkload的方式导入

  hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles 
  hdfs://dst-hbase-root-dir/hbase/archive/datapath/tablename/filename 
  tablename
  
  
  例如：
  创建一个新表
  create 'newTest','f1','f2'
  hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles hdfs://node1:9000/hbase1/archive/data/default/test/6325fabb429bf45c5dcbbe672225f1fb newTest

五、拓展

7 hbase的二级索引

    hbase表后期按照rowkey查询性能是最高的。rowkey就相当于hbase表的一级索引，
但是在实际的工作中，我们做的查询基本上都是按照一定的条件进行查找，无法事先知道满足这些条件的rowkey是什么，
正常是可以通过hbase过滤器去实现。但是效率非常低，这是由于查询的过程中需要在底层进行大量的文件扫描。

hbase的二级索引

bloomFilter：布隆过滤器BLOOMFILTER=>'Row'

就是一个算法，它会 作用在每一个HFile上，可以帮我们客户端快速进行一个反馈，

跳过不包含指定rowkey的HFile文件，可以快速定位包含指定rowkey的HFile文件

算法是有误差：如果它说包含不一定真包含，如果它说不包含是一定不包含。

HFile格式的文件：它包含了大量的一些信息

　　有文件的元数据信息

　　有数据信息

　　有数据的索引信息

　　元数据的索引信息

　　等等。。。

    为了HBase的数据查询更高效、适应更多的场景，诸如使用非rowkey字段检索也能做到秒级响应，
或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等， 因此需要在HBase上面构建二级索引， 
以满足现实中更复杂多样的业务需求。
    
hbase的二级索引其本质就是建立hbase表中列与行键之间的映射关系。

 构建hbase二级索引方案

• MapReduce方案

• Hbase Coprocessor(协处理器)方案

• Solr+hbase方案

• ES+hbase方案

• Phoenix+hbase方案 

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|       _|        _|_|_|   _|    _|   多少度的酒,配得上这突如其来 2020-06-27 17:13:14    | 
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Phoenix 构建二级索引

索引性能优化