Changes between Version 1 and Version 2 of hbase_table_design

Timestamp:

09/13/2012 11:57:16 AM (14 years ago)

Author:

liaojiaohe

Comment:

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hbase_table_design

@@ -1 @@
-      1、表的属性
-      (1)最大版本数：通常是3，如果对于更新比较频繁的应用完全可以设置为1，能够快速的淘汰无用数据，对于节省存储空间和提高查询速度有效果。不过这类需求在海量数据领域比较小众。
-      (2)压缩算法：可以尝试一下最新出炉的snappy算法，相对lzo来说，压缩率接近，压缩效率稍高，解压效率高很多。
-      (3)inmemory：表在内存中存放，一直会被忽略的属性。如果完全将数据存放在内存中，那么hbase和现在流行的内存数据库memorycached和redis性能差距有多少，尚待实测。
-      (4)bloomfilter：根据应用来定，看需要精确到rowkey还是column。不过这里需要理解一下原理，bloomfilter的作用是对一个region下查找记录所在的hfile有用。即如果一个region下的hfile数量很多，bloomfilter的作用越明显。适合那种compaction赶不上flush速度的应用。
-      2、rowkey
-       rowkey是hbase的key-value存储中的key，通常使用用户要查询的字段作为rowkey，查询结果作为value。可以通过设计满足几种不同的查询需求。
-      (1)数字rowkey的从大到小排序：原生hbase只支持从小到大的排序，这样就对于排行榜一类的查询需求很尴尬。那么采用rowkey = Integer.MAX_VALUE-rowkey的方式将rowkey进行转换，最大的变最小，最小的变最大。在应用层再转回来即可完成排序需求。
-      (2)rowkey的散列原则：如果rowkey是类似时间戳的方式递增的生成，建议不要使用正序直接写入rowkey，而是采用reverse的方式反转rowkey，使得rowkey大致均衡分布，这样设计有个好处是能将regionserver的负载均衡，否则容易产生所有新数据都在一个regionserver上堆积的现象，这一点还可以结合table的预切分一起设计。
-      3、columnfamily
-      columnfamily尽量少，原因是过多的columnfamily之间会互相影响。
-      4、column
-      对于column需要扩展的应用，column可以按普通的方式设计，但是对于列相对固定的应用，最好采用将一行记录封装到一个column中的方式，这样能够节省存储空间。封装的方式推荐protocolbuffer。
+      1、表的属性[[BR]]
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+      (1)最大版本数：通常是3，如果对于更新比较频繁的应用完全可以设置为1，能够快速的淘汰无用数据，对于节省存储空间和提高查询速度有效果。不过这类需求在海量数据领域比较小众。[[BR]]
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+      (2)压缩算法：可以尝试一下最新出炉的snappy算法，相对lzo来说，压缩率接近，压缩效率稍高，解压效率高很多。[[BR]]
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+      (3)inmemory：表在内存中存放，一直会被忽略的属性。如果完全将数据存放在内存中，那么hbase和现在流行的内存数据库memorycached和redis性能差距有多少，尚待实测。[[BR]]
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+      (4)bloomfilter：根据应用来定，看需要精确到rowkey还是column。不过这里需要理解一下原理，bloomfilter的作用是对一个region下查找记录所在的hfile有用。即如果一个region下的hfile数量很多，bloomfilter的作用越明显。适合那种compaction赶不上flush速度的应用。[[BR]]
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+      2、rowkey[[BR]]
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+       rowkey是hbase的key-value存储中的key，通常使用用户要查询的字段作为rowkey，查询结果作为value。可以通过设计满足几种不同的查询需求。[[BR]]
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+      (1)数字rowkey的从大到小排序：原生hbase只支持从小到大的排序，这样就对于排行榜一类的查询需求很尴尬。那么采用rowkey = Integer.MAX_VALUE-rowkey的方式将rowkey进行转换，最大的变最小，最小的变最大。在应用层再转回来即可完成排序需求。[[BR]]
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+      (2)rowkey的散列原则：如果rowkey是类似时间戳的方式递增的生成，建议不要使用正序直接写入rowkey，而是采用reverse的方式反转rowkey，使得rowkey大致均衡分布，这样设计有个好处是能将regionserver的负载均衡，否则容易产生所有新数据都在一个regionserver上堆积的现象，这一点还可以结合table的预切分一起设计。[[BR]]
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+      3、columnfamily[[BR]]
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+      columnfamily尽量少，原因是过多的columnfamily之间会互相影响。[[BR]]
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+      4、column[[BR]]
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+      对于column需要扩展的应用，column可以按普通的方式设计，但是对于列相对固定的应用，最好采用将一行记录封装到一个column中的方式，这样能够节省存储空间。封装的方式推荐protocolbuffer。[[BR]]
      
-     以下会分场景介绍一些特殊的表结构设计方法，只是一些摸索，欢迎讨论：
-      value数目过多场景下的表结构设计：
-       目前我碰到了一种key-value的数据结构，某一个key下面包含的column很多，以致于客户端查询的时候oom，bulkload写入的时候oom，regionsplit的时候失败这三种后果。通常来讲，hbase的column数目不要超过百万这个数量级。在官方的说明和我实际的测试中都验证了这一点。
-       有两种思路可以参考，第一种是单独处理这些特殊的rowkey，第二种如下：
+     以下会分场景介绍一些特殊的表结构设计方法，只是一些摸索，欢迎讨论：[[BR]]
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+      value数目过多场景下的表结构设计：[[BR]]
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+       目前我碰到了一种key-value的数据结构，某一个key下面包含的column很多，以致于客户端查询的时候oom，bulkload写入的时候oom，regionsplit的时候失败这三种后果。通常来讲，hbase的column数目不要超过百万这个数量级。在官方的说明和我实际的测试中都验证了这一点。[[BR]]
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+       有两种思路可以参考，第一种是单独处理这些特殊的rowkey，第二种如下：[[BR]]
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       可以考虑将column设计到rowkey的方法解决。例如原来的rowkey是uid1,，column是uid2，uid3...。重新设计之后rowkey为<uid1>~<uid2>，<uid1>~<uid3>...当然大家会有疑问，这种方式如何查询，如果要查询uid1下面的所有uid怎么办。这里说明一下hbase并不是只有get一种随机读取的方法。而是含有scan(startkey,endkey)的扫描方法，而这种方法和get的效率相当。需要取得uid1下的记录只需要new Scan("uid1~","uid1~~")即可。