Hbase

2024-01-02 17:26:35

1、HBase存储结构

2、RowKey设计原则

1）rowkey长度原则

2）rowkey散列原则

3）rowkey唯一原则

3、RowKey如何设计

1）生成随机数、hash、散列值

2）字符串反转

4、Phoenix二级索引（讲原理）

对于Hbase，如果想精确定位到某行记录，唯一的办法就是通过rowkey查询。如果不通过rowkey查找数据，就必须逐行比较每一行的值，对于较大的表，全表扫描的代价是不可接受的。
（1）开启索引支持

# 关闭hbase集群
stop-hbase.sh

# 在/usr/local/soft/hbase-1.4.6/conf/hbase-site.xml中增加如下配置

<property>
  <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.rpc.timeout</name>
    <value>60000000</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
    <value>60000000</value>
</property>
<property>
    <name>phoenix.query.timeoutMs</name>
    <value>60000000</value>
</property>


# 同步到所有节点
scp hbase-site.xml node1:`pwd`
scp hbase-site.xml node2:`pwd`

# 修改phoenix目录下的bin目录中的hbase-site.xml
<property>
    <name>hbase.rpc.timeout</name>
    <value>60000000</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.client.scanner.timeout.period</name>
    <value>60000000</value>
</property>
<property>
    <name>phoenix.query.timeoutMs</name>
    <value>60000000</value>
</property>


# 启动hbase
start-hbase.sh
# 重新进入phoenix客户端
sqlline.sql master,node1,node2

（2）创建索引

（2.1）全局索引

全局索引适合读多写少的场景。如果使用全局索引，读数据基本不损耗性能，所有的性能损耗都来源于写数据。数据表的添加、删除和修改都会更新相关的索引表（数据删除了，索引表中的数据也会删除；数据增加了，索引表的数据也会增加）

注意: 对于全局索引在默认情况下，在查询语句中检索的列如果不在索引表中，Phoenix不会使用索引表将，除非使用hint。
# 创建DIANXIN.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS DIANXIN (
     mdn VARCHAR ,
     start_date VARCHAR ,
     end_date VARCHAR ,
     county VARCHAR,
     x DOUBLE ,
     y  DOUBLE,
     bsid VARCHAR,
     grid_id  VARCHAR,
     biz_type VARCHAR, 
     event_type VARCHAR , 
     data_source VARCHAR ,
     CONSTRAINT PK PRIMARY KEY (mdn,start_date)
) column_encoded_bytes=0;

# 上传数据DIANXIN.csv

# 导入数据
psql.py master,node1,node2 DIANXIN.sql DIANXIN.csv

# 创建全局索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX ON DIANXIN ( end_date );

# 查询数据 ( 索引未生效)
select * from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘;

# 强制使用索引 （索引生效） hint
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */  * from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘;

select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX) */  * from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘  and start_date = ‘20180503154614‘;

# 取索引列，（索引生效）
select end_date from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘;

# 创建多列索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX1 ON DIANXIN ( end_date,COUNTY );

# 多条件查询 （索引生效）
select end_date,MDN,COUNTY from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘ and COUNTY = ‘8340104‘;

# 查询所有列 (索引未生效)
select  * from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘  and COUNTY = ‘8340104‘;

# 查询所有列 （索引生效）
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX1) */ * from DIANXIN where end_date = ‘20180503154014‘ and COUNTY = ‘8340104‘;

# 单条件  (索引未生效)
select end_date from DIANXIN where  COUNTY = ‘8340103‘;
（2.2）本地索引本地索引适合写多读少的场景，或者存储空间有限的场景。和全局索引一样，Phoenix也会在查询的时候自动选择是否使用本地索引。本地索引因为索引数据和原数据存储在同一台机器上，避免网络数据传输的开销，所以更适合写多的场景。由于无法提前确定数据在哪个Region上，所以在读数据的时候，需要检查每个Region上的数据从而带来一些性能损耗。

注意:对于本地索引，查询中无论是否指定hint或者是查询的列是否都在索引表中，都会使用索引表。
@ 创建本地索引
CREATE LOCAL INDEX DIANXIN_LOCAL_IDEX ON DIANXIN(grid_id);

# 索引生效
select grid_id from dianxin where grid_id=‘117285031820040‘;

# 索引生效
select * from dianxin where grid_id=‘117285031820040‘;
（2.3）覆盖索引

覆盖索引是把原数据存储在索引数据表中，这样在查询时不需要再去HBase的原表获取数据就，直接返回查询结果。

注意：查询是 select 的列和 where 的列都需要在索引中出现。
# 创建覆盖索引
CREATE INDEX DIANXIN_INDEX_COVER ON DIANXIN ( x,y ) INCLUDE ( county );

# 查询所有列 (索引未生效)
select * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

# 强制使用索引 (索引生效)
select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ * from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

# 查询索引中的列 (索引生效)
select mdn,x,y,county from dianxin where x=117.288 and y =31.822;

查询条件必须放在索引中  select 中的列可以放在INCLUDE （将数据保存在索引中）


select /*+ INDEX(DIANXIN DIANXIN_INDEX_COVER) */ x,y,count(*) from dianxin group by x,y;

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2、RowKey设计原则

3、RowKey如何设计

4、Phoenix二级索引（讲原理）

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