学习HBase(二)HBase优化，
ps:又被小姐姐迷住了，以至于昨天没写。Shit !!!，后面一定要补上HBase第一节。还有前面的Linux及Nginx。坚持记录，努力变强！！！
一、表设计
1、预分区（pre-Creating Rehions）
默认情况下，HBase表创建会自动创建一个Region分区，当导入数据时所有HBase客户端都会向这个Region写数据,直到这个Region足够大了才会进行切分。
本方法是通过预先创建空的Regions，这样数据写入HBase时，会按照分区情况在集群内做数据的负载均衡。达到加快批量写入的效果。
2、RowKey
【1】单个rowkey扫描。【2】设置startrowkey、endrowkey.通过rowkeyscan.【3】rowkey是最大长度为64K的字符串，但是一般设计为10-100B，一般设置为定长。【4】rowkey是按字典序存储，所以设计rowkey时要根据这个特点，将经常一起读的数据涉及到一起，讲座进可能会被访问的数据设计到一起。例如：最近写入的数据最能能被访问。可以考虑将时间戳作为key的一部分，可以考虑使用Long.MAX.value-timestamp作为rowkey.这样能保证后写入的数据在读取时更快被命中。
rowkey规则：越小越好、根据实际业务设置(比如加入某些经常被查询的字段)、散列性（hash、取反等）、
3、Column Family
一张表里不要定义太多列族。目前HBase不能很好的处理超过2~3个列族的表。原因：某个列族flush时，附近的列族也会flush,所以产生了更多的IO。
4、In Memony
设置HColumnDescriptor.setInMemory(true)
将表放到RegionServer中的缓存中，保证读取时被cache中。
5、Max Version
HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)可设置最大版本数。
只需要最新的就设置为1.
6、Time To Live
可以设置表中存储数据的生命周期，过期数据自动被删除。例：最保留最近两天的数据：HColumnDescriptor.setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)
7、Compact &Split
HBase写入数据时，首先写入WAL日志（Hlog）和内存（Memstore）中，Memstore中的数据是排序的，当Memstore中的数据量到达一定阈值（默认0.8），则创建新的Memstore（其实就是另0.2的空间），将老的放入flush队列中。由单独的线程flush到磁盘上。成为一个StoreFile(注意由于Memstore本来就不大所以StoreFile也很小)，于此同时系统会在zookeeper中记录一个redo point,表示这个时刻之前的变更已经持久化了（minor compaction），
storeFile是只读的，一旦创建不可修改，因此HBase的更新其实是不断追加的操作。当一个store中的StoreFile达到一定阈值就会进行一次合并（major compact），将对同一个key的修改合并到一起形成一个大的StoreFile,。当storefile大小达到一定阈值后又会对StoreFile进行分割（Split）,等分成为两个storefile.
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问全部storefile和memstore,将他们按照rowkey合并，由于storefile和memstore都是经过排序的，并且storefile带有内存中的索引，所以合并的很快。
实际应用中，考虑必要时手动设置major compact,将同一个rowkey的修改合并成为一个大的storefile.同时将storeFile的临界值设置的大写，减少split的发生。
注意：HBase为避免小文件（从memstore刷到磁盘的）过多，保证查询效率，Hbase需要在必要时将这些小的storefile合并成为大的storefile.这个过程称之为compaction.在Hbase中，compaction分为两种，major compaction和minor compaction
minor compaction 是较少、很小文件的合并。
major compaction是将所有的storefile合并成为一个。触发的可能条件：
major_compact 命令、majorCompact() API、region server自动运行（相关参数：hbase.hregion.majoucompaction 默认为24 小时、hbase.hregion.majorcompaction.jetter 默认值为0.2 防止region server 在同一时间进行major compaction）。
hbase.hregion.majorcompaction.jetter参数的作用是：对参数hbase.hregion.majoucompaction 规定的值起到浮动的作用，假如两个参数都为默认值24和0,2，那么major compact最终使用的数值为：19.2~28.8 这个范围。
1、 关闭自动major compaction
2、 手动编程major compaction
Timer类，contab
minor compaction的运行机制要复杂一些，它由一下几个参数共同决定：
hbase.hstore.compaction.min :默认值为 3，表示至少需要三个满足条件的store file时，minor compaction才会启动
hbase.hstore.compaction.max 默认值为10，表示一次minor compaction中最多选取10个store file
hbase.hstore.compaction.min.size 表示文件大小小于该值的store file 一定会加入到minor compaction的store file中
hbase.hstore.compaction.max.size 表示文件大小大于该值的store file 一定会被minor compaction排除
hbase.hstore.compaction.ratio 将store file 按照文件年龄排序（older to younger），minor compaction总是从older store file开始选择
二、写表操作：
1、多HTable并发写表。
创建多个HTable客户端进行并发写，提高写数据的吞吐量。
static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
static final String table_log_name = “user_log”;
wTableLog = new HTable[tableN];
for (int i = 0; i < tableN; i++) {
wTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);
wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 * 1024); //5MB
wTableLog[i].setAutoFlush(false);
}
2、Htable参数设置。
【1】auto flush:通过调用HTable.setAutoFlush(false)方法可以将HTable写客户端的自动flush关闭，这样可以批量写入数据到HBase，而不是有一条put就执行一次更新，只有当put填满客户端写缓存时，才实际向HBase服务端发起写请求。默认情况下auto flush是开启的.
【2】writer buffer:通过调用HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)方法可以设置HTable客户端的写buffer大小，如果新设置的buffer小于当前写buffer中的数据时，buffer将会被flush到服务端。其中，writeBufferSize的单位是byte字节数，可以根据实际写入数据量的多少来设置该值。
【3】wal flag:
在HBae中，客户端向集群中的RegionServer提交数据时（Put/Delete操作），首先会先写WAL（Write Ahead Log）日志（即HLog，一个RegionServer上的所有Region共享一个HLog），只有当WAL日志写成功后，再接着写MemStore，然后客户端被通知提交数据成功；如果写WAL日志失败，客户端则被通知提交失败。这样做的好处是可以做到RegionServer宕机后的数据恢复。
因此，对于相对不太重要的数据，可以在Put/Delete操作时，通过调用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函数，放弃写WAL日志，从而提高数据写入的性能。
值得注意的是：谨慎选择关闭WAL日志，因为这样的话，一旦RegionServer宕机，Put/Delete的数据将会无法根据WAL日志进行恢复。
【4】批量写：通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase，同样HBase提供了另一个方法：通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的row key列表，批量写入多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高，网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。
【5】多线程并发写：在客户端开启多个HTable写线程，每个写线程负责一个HTable对象的flush操作，这样结合定时flush和写buffer（writeBufferSize），可以既保证在数据量小的时候，数据可以在较短时间内被flush（如1秒内），同时又保证在数据量大的时候，写buffer一满就及时进行flush。例：
for (int i = 0; i < threadN; i++) {
Thread th = new Thread() {
public void run() {
while (true) {
try {
sleep(1000); //1 second
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
synchronized (wTableLog[i]) {
try {
wTableLog[i].flushCommits();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
};
th.setDaemon(true);
th.start();
}
三、读表操作
【1】、多HTable并发读。
创建多个HTable客户端用于读操作，提高读数据的吞吐量，一个例子：
static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
static final String table_log_name = “user_log”;
rTableLog = new HTable[tableN];
for (int i = 0; i < tableN; i++) {
rTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name);
rTableLog[i].setScannerCaching(50);
}
【2】HTable参数设置：
--【2.1】Scanner Caching:hbase.client.scanner.caching配置项可以设置HBase scanner一次从服务端抓取的数据条数，默认情 况下一次一条。通过将其设置成一个合理的值，可以减少scan过程中next()的时间开销，代价是scanner需要通过客户端的 内存来维持这些被cache的行记录。
有三个地方可以进行配置：1）在HBase的conf配置文件中进行配置；2）通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)进行配置；3）通过调用Scan.setCaching(int caching)进行配置。三者的优先级越来越高。
--【2.2】Scan Attribute Selection:scan时指定需要的Column Family，可以减少网络传输数据量，否则默认scan操作会返回整行 所有Column Family的数据。
--【2.3】close ResultScanner:通过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，否则RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源无法释放）。
【3】批量读：通过调用HTable.get(Get)方法可以根据一个指定的row key获取一行记录，同样HBase提供了另一个方法：通过调用HTable.get(List<Get>)方法可以根据一个指定的row key列表，批量获取多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高而且网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。
【4】多线程并发读：
在客户端开启多个HTable读线程，每个读线程负责通过HTable对象进行get操作。下面是一个多线程并发读取HBase，获取店铺一天内各分钟PV值的例子：
public class DataReaderServer {
//获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数
public static ConcurrentHashMap<String, String> getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){
long min = startStamp;
int count = (int)((endStamp - startStamp) / (60*1000));
List<String> lst = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i <= count; i++) {
min = startStamp + i * 60 * 1000;
lst.add(uid + "_" + min);
}
return parallelBatchMinutePV(lst);
}
//多线程并发查询，获取分钟PV值
private static ConcurrentHashMap<String, String> parallelBatchMinutePV(List<String> lstKeys){
ConcurrentHashMap<String, String> hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>();
int parallel = 3;
List<List<String>> lstBatchKeys = null;
if (lstKeys.size() < parallel ){
lstBatchKeys = new ArrayList<List<String>>(1);
lstBatchKeys.add(lstKeys);
}
else{
lstBatchKeys = new ArrayList<List<String>>(parallel);
for(int i = 0; i < parallel; i++ ){
List<String> lst = new ArrayList<String>();
lstBatchKeys.add(lst);
}
for(int i = 0 ; i < lstKeys.size() ; i ++ ){
lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i));
}
}
List<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >> futures = new ArrayList<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >>(5);
ThreadFactoryBuilder builder = new ThreadFactoryBuilder();
builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery");
ThreadFactory factory = builder.build();
ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(), factory);
for(List<String> keys : lstBatchKeys){
Callable< ConcurrentHashMap<String, String> > callable = new BatchMinutePVCallable(keys);
FutureTask< ConcurrentHashMap<String, String> > future = (FutureTask< ConcurrentHashMap<String, String> >) executor.submit(callable);
futures.add(future);
}
executor.shutdown();
// Wait for all the tasks to finish
try {
boolean stillRunning = !executor.awaitTermination(
5000000, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (stillRunning) {
try {
executor.shutdownNow();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
try {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
}
// Look for any exception
for (Future f : futures) {
try {
if(f.get() != null)
{
hashRet.putAll((ConcurrentHashMap<String, String>)f.get());
}
} catch (InterruptedException e) {
try {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (Exception e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return hashRet;
}
//一个线程批量查询，获取分钟PV值
protected static ConcurrentHashMap<String, String> getBatchMinutePV(List<String> lstKeys){
ConcurrentHashMap<String, String> hashRet = null;
List<Get> lstGet = new ArrayList<Get>();
String[] splitValue = null;
for (String s : lstKeys) {
splitValue = s.split("_");
long uid = Long.parseLong(splitValue[0]);
long min = Long.parseLong(splitValue[1]);
byte[] key = new byte[16];
Bytes.putLong(key, 0, uid);
Bytes.putLong(key, 8, min);
Get g = new Get(key);
g.addFamily(fp);
lstGet.add(g);
}
Result[] res = null;
try {
res = tableMinutePV[rand.nextInt(tableN)].get(lstGet);
} catch (IOException e1) {
logger.error("tableMinutePV exception, e=" + e1.getStackTrace());
}
if (res != null && res.length > 0) {
hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>(res.length);
for (Result re : res) {
if (re != null && !re.isEmpty()) {
try {
byte[] key = re.getRow();
byte[] value = re.getValue(fp, cp);
if (key != null && value != null) {
hashRet.put(String.valueOf(Bytes.toLong(key,
Bytes.SIZEOF_LONG)), String.valueOf(Bytes
.toLong(value)));
}
} catch (Exception e2) {
logger.error(e2.getStackTrace());
}
}
}
}
return hashRet;
}
}
//调用接口类，实现Callable接口
class BatchMinutePVCallable implements Callable<ConcurrentHashMap<String, String>>{
private List<String> keys;
public BatchMinutePVCallable(List<String> lstKeys ) {
this.keys = lstKeys;
}
public ConcurrentHashMap<String, String> call() throws Exception {
return DataReadServer.getBatchMinutePV(keys);
}
}
【5】缓存查询结果：对于频繁查询HBase的应用场景，可以考虑在应用程序中做缓存，当有新的查询请求时，首先在缓存中查找，如果存在则直接返回，不再查询HBase；否则对HBase发起读请求查询，然后在应用程序中将查询结果缓存起来。至于缓存的替换策略，可以考虑LRU等常用的策略。
【6】BlockCache:HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。
写请求会先写入Memstore，Regionserver会给每个region提供一个Memstore，当Memstore满64MB以后，会启动 flush刷新到磁盘。当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。
读请求先到Memstore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到磁盘上读，并把读的结果放入BlockCache。由于BlockCache采用的是LRU策略，因此BlockCache达到上限(heapsize * hfile.block.cache.size * 0.85)后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。
一个Regionserver上有一个BlockCache和N个Memstore，它们的大小之和不能大于等于heapsize * 0.8，否则HBase不能启动。默认BlockCache为0.2，而Memstore为0.4。对于注重读响应时间的系统，可以将 BlockCache设大些，比如设置BlockCache=0.4，Memstore=0.39，以加大缓存的命中率。
四、注意
HTable和HTablePool使用注意事项
HTable和HTablePool都是HBase客户端API的一部分，可以使用它们对HBase表进行CRUD操作。下面结合在项目中的应用情况，对二者使用过程中的注意事项做一下概括总结。
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)) {
try (Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename)) {
// use table as needed, the table returned is lightweight
}
}
HTable
HTable是HBase客户端与HBase服务端通讯的Java API对象，客户端可以通过HTable对象与服务端进行CRUD操作（增删改查）。它的创建很简单：
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, "tablename");
HTable使用时的一些注意事项：
1. 规避HTable对象的创建开销
因为客户端创建HTable对象后，需要进行一系列的操作：检查.META.表确认指定名称的HBase表是否存在，表是否有效等等，整个时间开销比较重，可能会耗时几秒钟之长，因此最好在程序启动时一次性创建完成需要的HTable对象，如果使用Java API，一般来说是在构造函数中进行创建，程序启动后直接重用。
2. HTable对象不是线程安全的
HTable对象对于客户端读写数据来说不是线程安全的，因此多线程时，要为每个线程单独创建复用一个HTable对象，不同对象间不要共享HTable对象使用，特别是在客户端auto flash被置为false时，由于存在本地write buffer，可能导致数据不一致。
3. HTable对象之间共享Configuration
HTable对象共享Configuration对象，这样的好处在于：
• 共享ZooKeeper的连接：每个客户端需要与ZooKeeper建立连接，查询用户的table regions位置，这些信息可以在连接建立后缓存起来共享使用；
• 共享公共的资源：客户端需要通过ZooKeeper查找-ROOT-和.META.表，这个需要网络传输开销，客户端缓存这些公共资源后能够减少后续的网络传输开销，加快查找过程速度。
因此，与以下这种方式相比：
HTable table1 = new HTable("table1");
HTable table2 = new HTable("table2");
下面的方式更有效些：
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table1 = new HTable(conf, "table1");
HTable table2 = new HTable(conf, "table2");
备注：即使是高负载的多线程程序，也并没有发现因为共享Configuration而导致的性能问题；如果你的实际情况中不是如此，那么可以尝试不共享Configuration。
HTablePool
HTablePool可以解决HTable存在的线程不安全问题，同时通过维护固定数量的HTable对象，能够在程序运行期间复用这些HTable资源对象。
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTablePool pool = new HTablePool(conf, 10);
1. HTablePool可以自动创建HTable对象，而且对客户端来说使用上是完全透明的，可以避免多线程间数据并发修改问题。
2. HTablePool中的HTable对象之间是公用Configuration连接的，能够可以减少网络开销。
HTablePool的使用很简单：每次进行操作前，通过HTablePool的getTable方法取得一个HTable对象，然后进行put/get/scan/delete等操作，最后通过HTablePool的putTable方法将HTable对象放回到HTablePool中。
下面是个使用HTablePool的简单例子：
public void createUser(String username, String firstName, String lastName, String email, String password, String roles) throws IOException {
HTable table = rm.getTable(UserTable.NAME);
Put put = new Put(Bytes.toBytes(username));
put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.FIRSTNAME,
Bytes.toBytes(firstName));
put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.LASTNAME,
Bytes.toBytes(lastName));
put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.EMAIL, Bytes.toBytes(email));
put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.CREDENTIALS,
Bytes.toBytes(password));
put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.ROLES, Bytes.toBytes(roles));
table.put(put);
table.flushCommits();
rm.putTable(table);
}
Hbase和DBMS比较：
查询数据不灵活：
1、 不能使用column之间过滤查询
2、 不支持全文索引。使用solr和hbase整合完成全文搜索。
a) 使用MR批量读取hbase中的数据，在solr里面建立索引（no store）之保存rowkey的值。
b) 根据关键词从索引中搜索到rowkey（分页）
c) 根据rowkey从hbase查询所有数据
ps:合租是真的烦。晚上写点东西就有人不乐意了。又是换声音小的键盘又是啥的也不行，唉~~~~~
--------作为一个一百六十斤的穷逼胖子，好特么难！！！！