1.Rowkey是什么

可以理解为关系型数据库MySQL Oracle的主键,用于标识唯一的行。
完全是由用户指定的一串不重复的字符串。
HBase中的数据永远是根据Rowkey的字典排序来排序的。

2.Rowkey的作用

读写数据时 通过 RowKey 找到 对应 的 Region,例如需要查找一条数据肯定需要知道他的RowKey ,写数据的时候也要根据RowKey 来写。
MemStore中的数据按Rowkey字典顺序排序,写数据的时候会先将数据放到MemStore也就是内存,内存中的数据是按照Rowkey字典顺序排序的。
HFile中的数据按RowKey字典顺序排序,内存中的数据最后也会持久化到磁盘中,磁盘的数据HFile也是按RowKey字典顺序排序。

3.RowKey对查询的影响

例:RowKey由uid+phone+name组成

1.可以很好的支持的场景

  • uid=111 AND phone = 123 AND name = abc

  • uid=111 AND phone = 123

  • uid=111 AND phone = 12?

  • uid=111

    这种场景下我们都指定了uid部分,也就是RowKey的第一部分,第一种查询的RowKey是完整的格式,所以查询效率是最好的,后边的三个虽然没有指定完整RowKey,但是查询的支持度也还不错.

2.难支持的场景

  • phone = 123 AND name = abc

  • phone = 123

  • name = abc

    这种场景下并没有指定RowKey的第一部分uid,只通过phone跟name去做查询,也就是不指定先导部分,那么这种场景会导致HBase的查询的时候去进行全表扫描,降低了查询效率.

4.RowKey对Region划分影响

HBase表的数据是按照RowKey来分散到不同的Region,不合理的RowKey设计会导致热点问题,热点问题是大量的Client直接访问集群的一个或极少数个节点,而集群中的其他节点却处于相对空闲的状态,从而影响对HBase表的读写性能.

5.RowKey的设计技巧

1.Salting(加盐)

Salting的原理是将固定长度的随机数放在行键的起始处,具体就是给 rowkey 分配一个随机前缀 以使得它和之前排序不同。分配的前缀种类数量应该和你想使数据分散到不同的 region 的数量一致。 如果你有一些 热点 rowkey 反复出现在其他分布均匀的 rwokey 中,加盐是很有用的。

例:假如你有下列 rowkey,你表中每一个 region 对应字母表中每一个字母。 以 ‘a’ 开头是同一个region, 'b’开头的是同一个region。在表中,所有以 'f’开头的都在同一个 region, 它们的 rowkey 像下面这样:

foo0001 a-foo0001

foo0002 ===>    b-foo0002

foo0003 c-foo0003

foo0004 d-foo0004

假如你需要将上面这个 region 分散到 4个 region。你可以用4个不同的盐:‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’.在这个方案下,每一个字母前缀都会在不同的 region 中。加盐之后,就像上边的例子.

所以,你可以向4个不同的 region 写,理论上说,如果所有人都向同一个region 写的话,你将拥有之前4倍的吞吐量。

优缺点:由于前缀是随机生成的,因此想要按照字典顺序找到这些行,则需要做更多的工作,从这个角度上看,salting增加了写操作的吞吐量,却也增加了读操作的开销.

2.Hashing

Hashing 的原理是计算 RowKey 的 hash 值,然后取 hash 的部分字符串和原来的 RowKey 进行拼接。这里说的 hash 包含 MD5、sha1、sha256或sha512等算法,并不是仅限于Java的Hash值计算。

例:比如我们有如下的 RowKey:

                foo0001                 95f18cfoo0001

                foo0002     ===>        6ccc20foo0002

                foo0003                 b61d00foo0003

                foo0004                 1a7475foo0004

我们使用 md5 计算这些 RowKey 的 hash 值,然后取前 6 位和原来的 RowKey 拼接得到新的 RowKey,如上

优缺点:可以一定程度打散整个数据集,但是不利于 Scan;比如我们使用 md5 算法,来计算Rowkey的md5值,然后截取前几位的字符串。
常见用法:subString(MD5(设备ID), 0, x) + 设备ID,其中x一般取5或6。

3.Reversing(反转)

Reversing 的原理是反转一段固定长度或者全部的键。

例:比如我们有以下 URL ,并作为 RowKey:

                flink.iteblog.com                           moc.golbeti.knilf
                www.iteblog.com          ===>               moc.golbeti.www
                carbondata.iteblog.com                      moc.golbeti.atadnobrac
                def.iteblog.com                             moc.golbeti.fed

这些 URL 其实属于同一个域名,但是由于前面不一样,导致数据不在一起存放。我们可以对其进行反转,如上,经过这个之后,前缀就相同了,这些 URL 的数据就可以放一起了。

优缺点:有效的打乱了行键,但是却牺牲了行排序的属性.

6.RowKey的长度

RowKey 可以是任意的字符串,最大长度64KB(因为 Rowlength 占2字节)。建议越短越好,原因如下:

  • 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的,如果rowkey过长,比如超过100字节,1000w行数据,光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节,将近1G数据,这样会极大影响HFile的存储效率;
  • MemStore将缓存部分数据到内存,如果rowkey字段过长,内存的有效利用率就会降低,系统不能缓存更多的数据,这样会降低检索效率;
  • 目前操作系统都是64位系统,内存8字节对齐,控制在16个字节,8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。

7.设计案例剖析

1.交易类表 Rowkey 设计

  • 查询某个卖家某段时间内的交易记录
    sellerId + timestamp + orderId

  • 查询某个买家某段时间内的交易记录
    buyerId + timestamp +orderId

  • 根据订单号查询
    orderNo

如果某个商家卖了很多商品,按第一种方式,就有可能会有大量RowKey前缀相同的数据在相同的Region上,造成热点问题,可以如下设计 Rowkey 实现快速搜索 salt + sellerId + timestamp 其中,salt 是随机数。

我们在原来的结构之前进行了一步加盐salt操作,例如加上一个随机数,这样就可以把这些数据分散到不同的Region上去了.    

可以支持的场景:

  • 全表 Scan,因为进行了加盐操作,数据分散到了不同的Region上,Scan的时候就会去不同的Region上去Scan,这样就提升高并发,也就提升检索效率.
  • 按照 sellerId 查询
  • 按照 sellerId + timestamp 查询

2.金融风控 Rowkey 设计

查询某个用户的用户画像数据

prefix + uid

prefix + idcard

prefix + tele

其中前缀的生成 prefix = substr(md5(uid),0 ,x), x 取 5-6。uid、idcard以及 tele 分别表示用户唯一标识符、×××、手机号码。

3.车联网 Rowkey 设计

  • 查询某辆车在某个时间范围的数据,例如发动机数据
    carId + timestamp

  • 某批次的车太多,造成热点
    prefix + carId + timestamp

其中 prefix = substr(md5(uid),0 ,x)

4.倒序时间戳(时间倒排)

查询用户最新的操作记录或者查询用户某段时间的操作记录,RowKey 设计如下:
uid + Long.Max_Value - timestamp

支持的场景

  • 查询用户最新的操作记录
    Scan [uid] startRow [uid][00000000000] stopRow [uid][uid][Long.Max_Value - timestamp]

    这样就能查出比如说最近100条数据

  • 查询用户某段时间的操作记录
    Scan [uid] startRow [uid][Long.Max_Value - startTime] stopRow uid [uid][Long.Max_Value - endTime]

5.二级索引

例:有一张HBase表结构及数据如下

img

问:如何查找phone=13111111111的用户?

遇到这种需求的时候,HBase的设计肯定是满足不了的,这时候就要引入二级索引,将phone当做RowKey,uid/name当做列名构建二级索引.

如果不依赖第三方组建的话,可以自己编码实现二级索引,同时也可以通过Phoenix或者Solr创建二级索引.

SQL+OLTP ==> Phonenix

全文检索+二级索引 ==> Solr/ES