自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

Hbase 構(gòu)建二級索引的一些解決方案

大數(shù)據(jù)
HBase的一級索引就是rowkey,我們僅僅能通過rowkey進(jìn)行檢索。假設(shè)我們相對Hbase里面列族的列列進(jìn)行一些組合查詢,就只能全表掃描了。表如果較大的話,代價(jià)是不可接受的,所以要提出二級索引的方案。

[[442461]]

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「大數(shù)據(jù)技術(shù)派」,作者柯廣  。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系大數(shù)據(jù)技術(shù)派公眾號。

1 為什么需要二級索引

HBase的一級索引就是rowkey,我們僅僅能通過rowkey進(jìn)行檢索。假設(shè)我們相對Hbase里面列族的列列進(jìn)行一些組合查詢,就只能全表掃描了。表如果較大的話,代價(jià)是不可接受的,所以要提出二級索引的方案。

二級索引的思想:簡單理解就是,根據(jù)列族的列的值,查出rowkey,再按照rowkey就能很快從hbase查詢出數(shù)據(jù),我們需要構(gòu)建出根據(jù)列族的列的值,很快查出rowkey的方案。

2 常見的二級索引方案

  • MapReduce方案;
  • Coprocessor方案;
  • elasticsearch+hbase方案;
  • Solr+hbase方案;

2.1 MapReduce方案

IndexBuilder:利用MR的方式構(gòu)建Index 長處:并發(fā)批量構(gòu)建Index 缺點(diǎn):不能實(shí)時(shí)構(gòu)建Index

舉例:原表:

  1. row  1      f1:name  zhangsan 
  2. row  2      f1:name  lisi 
  3. row  3      f1:name  wangwu 

索引表:

  1. row     zhangsan    f1:id   1 
  2. row     lisi        f1:id   2 
  3. row     wangwu      f1:id   3 

這種方式的思想是再構(gòu)建一張hbase表,列族的列這里的name作為索引表的rowkey,根據(jù)rowkey查詢出數(shù)據(jù)hbase是很快的,拿到id后,也就拿到了原表的rowkey了,因?yàn)樵幢淼膔owkey就是id,每次查詢一共需要查詢兩張表。

2.2 Coprocessor方案

有關(guān)協(xié)處理器的講解,Hbase官方文檔是最好的,這里大體說一下它的作用與使用方法。

  • Coprocessor提供了一種機(jī)制可以讓開發(fā)者直接在RegionServer上運(yùn)行自定義代碼來管理數(shù)據(jù)。通常我們使用get或者scan來從Hbase中獲取數(shù)據(jù),使用Filter過濾掉不需要的部分,最后在獲得的數(shù)據(jù)上執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時(shí)候,這樣的方式就會在網(wǎng)絡(luò)層面上遇到瓶頸??蛻舳艘残枰獜?qiáng)大的計(jì)算能力和足夠大的內(nèi)存來處理這么多的數(shù)據(jù),客戶端的壓力就會大大增加。但是如果使用Coprocessor,就可以將業(yè)務(wù)代碼封裝,并在RegionServer上運(yùn)行,也就是數(shù)據(jù)在哪里,我們就在哪里跑代碼,這樣就節(jié)省了很大的數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)開銷。
  • Coprocessor有兩種:Observer和Endpoint EndPoint主要是做一些計(jì)算用的,比如計(jì)算一些平均值或者求和等等。而Observer的作用類似于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的觸發(fā)器,在一些特定的操作之前或者之后觸發(fā)。學(xué)習(xí)過Spring的朋友肯定對AOP不陌生,想象一下AOP是怎么回事,就會很好的理解Observer了。Observer Coprocessor在一個(gè)特定的事件發(fā)生前或發(fā)生后觸發(fā)。在事件發(fā)生前觸發(fā)的Coprocessor需要重寫以pre作為前綴的方法,比如prePut。在事件發(fā)生后觸發(fā)的Coprocessor使用方法以post作為前綴,比如postPut。Observer Coprocessor的使用場景如下:2.1. 安全性:在執(zhí)行Get或Put操作前,通過preGet或prePut方法檢查是否允許該操作;2.2. 引用完整性約束:HBase并不直接支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的引用完整性約束概念,即通常所說的外鍵。但是我們可以使用Coprocessor增強(qiáng)這種約束。比如根據(jù)業(yè)務(wù)需要,我們每次寫入user表的同時(shí)也要向user_daily_attendance表中插入一條相應(yīng)的記錄,此時(shí)我們可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)Coprocessor,在prePut方法中添加相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)這種業(yè)務(wù)需求。2.3. 二級索引:可以使用Coprocessor來維持一個(gè)二級索引。正是我們需要的

索引設(shè)計(jì)思想

關(guān)鍵部分來了,既然Hbase并沒有提供二級索引,那如何實(shí)現(xiàn)呢?先看下面這張圖

Coprocessor

我們的需求是找出滿足cf1:col2=c22這條記錄的cf1:col1的值,實(shí)現(xiàn)方法如圖,首先根據(jù)cf1:col2=c22查找到該記錄的行鍵,然后再通過行健找到對應(yīng)的cf1:col1的值。其中第二步是很容易實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)镠base的行鍵是有索引的,那關(guān)鍵就是第一步,如何通過cf1:col2的值找到它對應(yīng)的行鍵。很容易想到建立cf1:col2的映射關(guān)系,即將它們提取出來單獨(dú)放在一張索引表中,原表的值作為索引表的行鍵,原表的行鍵作為索引表的值,這就是Hbase的倒排索引的思想。

2.3 elasticsearch+hbase方案

比如說你現(xiàn)在有一行數(shù)據(jù)

id name age ….30 個(gè)字段

但是你現(xiàn)在搜索,只需要根據(jù) id name age 三個(gè)字段來搜索

如果你傻乎乎的往 es 里寫入一行數(shù)據(jù)所有的字段,就會導(dǎo)致說 70% 的數(shù)據(jù)是不用來搜索的,結(jié)果硬是占據(jù)了 es 機(jī)器上的 filesystem cache 的空間,單挑數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越大,就會導(dǎo)致 filesystem cahce 能緩存的數(shù)據(jù)就越少

僅僅只是寫入 es 中要用來檢索的少數(shù)幾個(gè)字段就可以了,比如說,就寫入 es id name age 三個(gè)字段就可以了,然后你可以把其他的字段數(shù)據(jù)存在 mysql 里面,我們一般是建議用 es + hbase 的這么一個(gè)架構(gòu)。

hbase 的特點(diǎn)是適用于海量數(shù)據(jù)的在線存儲,就是對 hbase 可以寫入海量數(shù)據(jù),不要做復(fù)雜的搜索,就是做很簡單的一些根據(jù) id 或者范圍進(jìn)行查詢的這么一個(gè)操作就可以了

從 es 中根據(jù) name 和 age 去搜索,拿到的結(jié)果可能就 20 個(gè) doc id,然后根據(jù) doc id 到 hbase 里去查詢每個(gè) doc id 對應(yīng)的完整的數(shù)據(jù),給查出來,再返回給前端。

你最好是寫入 es 的數(shù)據(jù)小于等于,或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的內(nèi)存容量

然后你從 es 檢索可能就花費(fèi) 20ms,然后再根據(jù) es 返回的 id 去 hbase 里查詢,查 20 條數(shù)據(jù),可能也就耗費(fèi)個(gè) 30ms,可能你原來那么玩兒,1T 數(shù)據(jù)都放 es,會每次查詢都是 5 ~ 10 秒,現(xiàn)在可能性能就會很高,每次查詢就是 50ms。

四個(gè)字總結(jié)的話,我覺得就是“各司其職”,HBase 就用來存儲,ES 就用來做索引,況且目前的實(shí)際情況跟文章中說的也很像,要查詢的字段就幾個(gè),而其他的字段又很大又沒用,沒必要都丟到 ES 中,浪費(fèi)查詢效率

2.4 Solr+hbase方案

Solr是一個(gè)獨(dú)立的企業(yè)級搜索應(yīng)用server,它對并提供相似干Web-service的API接口。用戶能夠通過http請求,向搜索引擎server提交一定格式的XML文件,生成索引。也能夠通過Http Get操作提出查找請求,并得到XML格式的返回結(jié)果。

Solr是一個(gè)高性能。採用Java5開發(fā)。基干Lucene的全文搜索server。同一時(shí)候?qū)ζ溥M(jìn)行了擴(kuò)展。提供了比Lucene更為豐富的查詢語言,同一時(shí)候?qū)崿F(xiàn)了可配置、可擴(kuò)展并對查詢性能進(jìn)行了優(yōu)化,而且提供了一個(gè)完好的功能節(jié)理界面。是一款非常優(yōu)秀的全文搜索引擎。

HBase無可置疑擁有其優(yōu)勢,但其本身僅僅對rowkey支持毫秒級的高速檢索,對于多字段的組合查詢卻無能為力。基于Solr的HBase多條件查詢原理非常easy。將HBase表中涉及條件過濾的字段和rowkey在Solr中建立索引,通過Solr的多條件查詢高速獲得符合過濾條件的rowkey值,拿到這些rowkey之后在HBASE中通過指定rowkey進(jìn)行查詢。

 

網(wǎng)上其它還有根據(jù)Phoenix構(gòu)建的,redis、mysql等都是可以嘗試的。

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 大數(shù)據(jù)技術(shù)派
相關(guān)推薦

2019-05-09 10:40:46

存儲

2015-11-23 10:16:12

2020-02-02 16:59:31

HBase大數(shù)據(jù)二級索引

2021-10-25 15:25:38

MySQL索引數(shù)據(jù)庫

2021-11-18 15:08:19

MySQLSQL索引

2019-10-25 21:54:55

Python 開發(fā)編程語言

2009-07-17 09:17:41

IT運(yùn)維SiteView游龍科技

2019-03-04 14:48:44

云計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)解決方案

2020-02-03 09:09:23

機(jī)器學(xué)習(xí)ML深度學(xué)習(xí)

2010-09-07 23:32:30

2022-03-09 21:55:30

HBase數(shù)據(jù)入倉

2013-08-28 09:24:09

企業(yè)級移動信息化解決方案

2024-08-29 15:26:21

2022-09-01 11:02:42

前端工具

2020-06-22 21:38:58

冷鏈管理物聯(lián)網(wǎng)

2021-03-30 09:01:07

Python模擬軟件Python基礎(chǔ)

2009-09-21 17:17:11

Hibernate二級

2009-04-22 08:44:36

2010-05-24 18:22:36

jsp MySQL

2009-11-25 13:07:53

點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號