HBase学习的第五天--HBase的·拓展-Phenix

标签：name -- Phenix score user rowkey HBase id

六、Phoenix

3、phoenix表映射

默认情况下，直接在hbase中创建的表，通过phoenix是查看不到的

如果需要在phoenix中操作直接在hbase中创建的表，则需要在phoenix中进行表的映射。映射方式有两种：视图映射和表映射

3.1、视图映射

Phoenix创建的视图是只读的，所以只能用来做查询，无法通过视图对源数据进行修改等操作

# hbase shell 进入hbase命令行
hbase shell 

# 创建hbase表
create 'test2','name','company' 

# 插入数据
put 'test2','001','name:firstname','zhangsan1'
put 'test2','001','name:lastname','zhangsan2'
put 'test2','001','company:name','zhangsan3'
put 'test2','001','company:address','zhangsan4'


upsert into TEST values('002','xiaohu','xiaoxiao','zhangsan3','hefei');


# 在phoenix创建视图， primary key 对应到hbase中的rowkey
-- 创建视图之后，查询数据，主键是不需要加上双引号的
-- 其他字段在查询时需要加上双引号，包括表名
# 一开始在原表中取出非主键列时需要加上双引号
select empid from "test2";

create view "test2"(
empid varchar primary key,
"name"."firstname" varchar,
"name"."lastname"  varchar,
"company"."name"  varchar,
"company"."address" varchar
);

CREATE view "students" (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 "info"."name" VARCHAR,
 "info"."age" VARCHAR, 
 "info"."gender" VARCHAR,
 "info"."clazz" VARCHAR
);

# 在phoenix查询数据，表名通过双引号引起来
select * from "test";

# 删除视图
drop view "test";

'1500101004','张三',22,'男','理科一班'
put 'students','1500101001','info:name','xiaohu'
put 'students','1500101001','info:age','29'
put 'students','1500101001','info:gender','男'
put 'students','1500101001','info:clazz',"理科一班"

3.2、表映射

使用Apache Phoenix创建对HBase的表映射，有两类：

1）当HBase中已经存在表时，可以以类似创建视图的方式创建关联表，只需要将create view改为create table即可。

2）当HBase中不存在表时，可以直接使用create table指令创建需要的表，并且在创建指令中可以根据需要对HBase表结构进行显示的说明。

第1）种情况下，如在之前的基础上已经存在了test表，则表映射的语句如下：

create table "test2" (
empid varchar primary key,
"name"."firstname" varchar,
"name"."lastname"varchar,
"company"."name"  varchar,
"company"."address" varchar
)column_encoded_bytes=0;
#表映射在建表时，映射过来的列是已经确定的，不会再改变，
#即使hbase中发生改变，phoenix也不会改变

upsert into "students" values('150011000100','张三','24','男','理科三班');

upsert into  "test"  values('1001','xiaohu','李四','阿里','杭州');

CREATE table "students" (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 "info"."name" VARCHAR,
 "info"."age" VARCHAR, 
 "info"."gender" VARCHAR,
 "info"."clazz" VARCHAR
) column_encoded_bytes=0;

# 增加和删除表的字段值是使用单引号
upsert into "students" values('150011000100','zhangsan','24','男','理科三班');

CREATE table  "scores" (
 id VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, 
 "info"."score" VARCHAR
) column_encoded_bytes=0;

1、过滤出文科一班的学生
select ID as id,"name" as name,"clazz" as clazz from "students" where "clazz"='文科一班';


2、将成绩表做切分转换
select regexp_split(ID,'-')[1] as student_id,regexp_split(ID,'-')[2] as subject_id,"score" as score from "scores";
|         ID         | score |
+--------------------+-------+
| 1500100001-1000001 | 98    |
| 1500100001-1000002 | 5     |
| 1500100001-1000003 | 137   |
| 1500100001-1000004 | 29    |
| 1500100001-1000005 | 85    |
| 1500100001-1000006 | 52    |
| 1500100002-1000001 | 139   |
| 1500100002-1000002 | 102   |
| 1500100002-1000003 | 44    |
| 1500100002-1000004 | 18    |

3、在第二步的基础之上求每个学生的总分
select 
    t1.sid as score_id,
    sum(to_number(t1."score")) as sum_score
from(
    select
    	regexp_split(id,'-')[1] as sid
    	,regexp_split(id,'-')[2] as subject_id
    	,"score" 
    from "scores") t1
group by t1.sid;

4、在第3步的基础上将学生总分成绩降序排序，取前10名
 select 
    t1.sid as score_id,
    sum(to_number(t1."score")) as sum_score
    from(select
    regexp_split(id,'-')[1] as sid
    ,regexp_split(id,'-')[2] as subject_id
    ,"score" 
from "scores") t1
group by t1.sid order by sum_score desc limit 10;

5、在第四步的基础上关联学生信息表获取总分前十名学生的基本信息
select tt1.id
    ,tt1."name"
    ,tt1."age"
    ,tt1."gender"
    ,tt1."clazz"
    ,to_char(tt2.sum_score) as sum_sc
from "students" tt1
join
 (select 
    t1.sid as score_id,
    sum(to_number(t1."score")) as sum_score
    from(select
    regexp_split(id,'-')[1] as sid
    ,regexp_split(id,'-')[2] as subject_id
    ,"score" 
from "scores") t1
group by t1.sid order by sum_score desc limit 10) tt2
on tt1.id=tt2.score_id
order by sum_sc desc;

6、与步骤1的文科学生进行关联
select b1.id as student_id,b1.name as name,b1.clazz as clazz,to_char(b2.sum_score) as sum_score from (select ID as id,"name" as name,"clazz" as clazz from "students" where "clazz"='文科一班') b1 join (select t1.student_id as student_id,sum(to_number(t1.score)) as sum_score from (select regexp_split(ID,'-')[1] as student_id,regexp_split(ID,'-')[2] as subject_id,"score" as score from "scores") t1 group by t1.student_id) b2 on (b1.id=b2.student_id) order by b2.sum_score desc limit 10;

通过这个例子遇到的注意点：
1、切分字符串的函数不是split，而是regexp_split
2、Phoenix中，数组的索引是从1开始的
3、给字段起别名之后的嵌套查询，就不需要再加双引号了，主键本身就可以不用加
4、sum函数中的数据类型必须是数值类型，如果是10的整数倍，会以科学计数法进行标识 580->5.8E+2(5.8*10^2)
5、to_number()转数值  to_char()转字符串

"jdbc:phoenix:master,node2,node3:2181

使用create table创建的关联表，如果对表进行了修改，源数据也会改变，同时如果关联表被删除，源表也会被删除。但是视图就不会，如果删除视图，源数据不会发生改变。

视图映射和表映射的区别***

1、视图映射只能对映射过来的数据做查询操作，不能做增删改操作，而表映射是可以对映射过来的数据做增删改操作的。

2、在删除表时：对于视图映射删除映射表时，原HBase里的表不会被删除，而表映射删除映射表时，HBase中的原表和数据也都同样会被删除。

七、bulkLoad实现批量导入

优点：

如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。（只进行了数据的读操作，所以只需要map任务）

限制：

仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况。
HBase集群与Hadoop集群为同一集群，即HBase所基于的HDFS为生成HFile的MR的集群

代码编写：

提前在Hbase中创建好表

生成Hfile基本流程：

设置Mapper的输出KV类型：

K： ImmutableBytesWritable（代表行键）

V： KeyValue （代表cell）

2. 开发Mapper

读取你的原始数据，按你的需求做处理

输出rowkey作为K，输出一些KeyValue（Put）作为V

3. 配置job参数

a. Zookeeper的连接地址

b. 配置输出的OutputFormat为HFileOutputFormat2，并为其设置参数

4. 提交job

导入HFile到RegionServer的流程

构建一个表描述对象

构建一个region定位工具

然后用LoadIncrementalHFiles来doBulkload操作

pom文件：

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
            <artifactId>phoenix-core</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.lmax</groupId>
            <artifactId>disruptor</artifactId>
        </dependency>


    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <!-- compiler插件, 设定JDK版本 -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>2.3.2</version>
                <configuration>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <showWarnings>true</showWarnings>
                </configuration>
            </plugin>


            <!-- 带依赖jar 插件-->
            <plugin>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>

    </build>

八、HBase中rowkey的设计（重点！！）

HBase的RowKey设计

HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。

HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有两种方式：

通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录

通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配

全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录

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，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。

rowkey散列原则

如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，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。

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，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。

什么是热点

HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。

为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。

下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：

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。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。

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

反转

第三种防止热点的方法时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。

反转rowkey的例子以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题

时间戳反转

一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到key的末尾，例如 [key]reverse_timestamp , [key] 的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。

比如需要保存一个用户的操作记录，按照操作时间倒序排序，在设计rowkey的时候，可以这样设计

[userId反转]Long.Max_Value - timestamp，在查询用户的所有操作记录数据的时候，直接指定反转后的userId，startRow是[userId反转]000000000000,stopRow是[userId反转]Long.Max_Value - timestamp

如果需要查询某段时间的操作记录，startRow是[user反转]Long.Max_Value - 起始时间，stopRow是[userId反转]Long.Max_Value - 结束时间

其他一些建议

尽量减少行和列的大小在HBase中，value永远和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时，它的rowkey，列名，时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，甚至可以和具体的值相比较，那么你将会遇到一些有趣的问题。HBase storefiles中的索引（有助于随机访问）最终占据了HBase分配的大量内存，因为具体的值和它的key很大。可以增加block大小使得storefiles索引再更大的时间间隔增加，或者修改表的模式以减小rowkey和列名的大小。压缩也有助于更大的索引。

列族尽可能越短越好，最好是一个字符

冗长的属性名虽然可读性好，但是更短的属性名存储在HBase中会更好

# 原数据：以时间戳_user_id作为rowkey
# 时间戳高位变化不大，太连续，最终可能会导致热点问题
1638584124_user_id
1638584135_user_id
1638584146_user_id
1638584157_user_id
1638584168_user_id
1638584179_user_id

# 解决方案：加盐、反转、哈希

# 加盐
# 加上随即前缀，随机的打散
# 该过程无法预测 前缀时随机的
00_1638584124_user_id
05_1638584135_user_id
03_1638584146_user_id
04_1638584157_user_id
02_1638584168_user_id
06_1638584179_user_id

# 反转
# 适用于高位变化不大，低位变化大的rowkey
4214858361_user_id
5314858361_user_id
6414858361_user_id
7514858361_user_id
8614858361_user_id
9714858361_user_id

# 散列 md5、sha1、sha256......
25531D7065AE158AAB6FA53379523979_user_id
60F9A0072C0BD06C92D768DACF2DFDC3_user_id
D2EFD883A6C0198DA3AF4FD8F82DEB57_user_id
A9A4C265D61E0801D163927DE1299C79_user_id
3F41251355E092D7D8A50130441B58A5_user_id
5E6043C773DA4CF991B389D200B77379_user_id

# 时间戳"反转"
# rowkey：时间戳_user_id
# rowkey是字典升序的，那么越新的记录会被排在最后面，不容易被获取到
# 需求：让最新的记录排在最前面

# 大数：9999999999
# 大数-小数

1638584124_user_id => 8361415875_user_id
1638584135_user_id => 8361415864_user_id
1638584146_user_id => 8361415853_user_id
1638584157_user_id => 8361415842_user_id
1638584168_user_id => 8361415831_user_id
1638584179_user_id => 8361415820_user_id

1638586193_user_id => 8361413806_user_id

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From： https://www.cnblogs.com/shmil/p/18366176