团队内部要分享HBase的知识，之前研究了一段时间，知识比较零散，这一次就系统化的整理一番，之后在想到Hbase的时候，看着一篇就够了。

概览

特性

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。那Hbase有什么特性呢？如下：

强读写一致，但是不是“最终一致性”的数据存储，这使得它非常适合高速的计算聚合自动分片，通过Region分散在集群中，当行数增长的时候，Region也会自动的切分和再分配自动的故障转移Hadoop/HDFS集成，和HDFS开箱即用，不用太麻烦的衔接丰富的“简洁，高效”API，Thrift/REST API，Java API块缓存，布隆过滤器，可以高效的列查询优化操作管理，Hbase提供了内置的web界面来操作，还可以监控JMX指标

什么时候用Hbase？

Hbase不适合解决所有的问题：

首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话，真正能工作的机器量少，剩余的机器都处于空闲的状态其次，如果你不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性，一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。最后，保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。

Hbase在单机环境也能运行，但是请在开发环境的时候使用。

内部应用

存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户操作信息，设备访问信息。。。存储日志数据:架构监控数据（登录日志，中间件访问日志，推送日志，短信邮件发送记录。。。），业务操作日志信息存储业务附件：UDFS系统存储图像，视频，文档等附件信息

不过在公司使用的时候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。

Hbase架构

Zookeeper，作为分布式的协调。RegionServer也会把自己的信息写到ZooKeeper中。HDFS是Hbase运行的底层文件系统RegionServer，理解为数据节点，存储数据的。Master RegionServer要实时的向Master报告信息。Master知道全局的RegionServer运行情况，可以控制RegionServer的故障转移和Region的切分。

架构细化

HMaster是Master Server的实现，负责监控集群中的RegionServer实例，同时是所有metadata改变的接口，在集群中，通常运行在NameNode上面，这里有一篇更细的HMaster介绍HMasterInterface暴露的接口，Table(createTable, modifyTable, removeTable, enable, disable),ColumnFamily (addColumn, modifyColumn, removeColumn),Region (move, assign, unassign)Master运行的后台线程：LoadBalancer线程，控制region来平衡集群的负载。CatalogJanitor线程，周期性的检查hbase:meta表。HRegionServer是RegionServer的实现，服务和管理Regions，集群中RegionServer运行在DataNodeHRegionRegionInterface暴露接口：Data (get, put, delete, next, etc.)，Region (splitRegion, compactRegion, etc.)RegionServer后台线程：CompactSplitThread，MajorCompactionChecker，MemStoreFlusher，LogRollerRegions，代表table，Region有多个Store(列簇)，Store有一个Memstore和多个StoreFiles(HFiles)，StoreFiles的底层是Block。

存储设计

在Hbase中，表被分割成多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。Master进程负责处理不同的RegionServer之间的Region的分发。在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还处理两种类型的文件用于数据存储

HLog， 预写日志文件，也叫做WAL(write-ahead log)HFile 真实的数据存储文件

HLog

MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，比如解决冲突的服务器，表创建和其它DDLs等操作到它的WAL文件中，这个WALs存储在MasterProcWALs目录下，它不像RegionServer的WALs，HMaster的WAL也支持弹性操作，就是如果Master服务器挂了，其它的Master接管的时候继续操作这个文件。WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLogWAL位于*/hbase/WALs/*目录下MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。WAL的配置：

// 启用multiwal<property> <name>hbase.wal.provider</name> <value>multiwal</value></property>复制代码

Wiki百科关于WAL

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

读写简流程

Hbase单机模式安装

这一次来部署一个单机版的Hbase，单独的Hbase daemon(Master，RegionServers和ZooKeeper)运行在同一个JVM进程中，然后持久化存储到文件系统中。这是最简单的部署，但是却能帮助我们更好的理解Hbase。安装完成之后，我们在演示一下hbase命令行的用法。

环境

CentOS 7Hbase 1.2.8

安装单机

确保安装了jdk，在Linux上使用自带的包管理器直接安装就好，使用二进制也是一个不错的选择，我用的是CentOS

yum install java-1.8.0-openjdk* -y复制代码

下载Hbase的二进制包，下载地址位于，然后解压到系统的目录。

tar -xf hbase-1.2.8-bin.tar.gzcd hbase-1.2.8复制代码

配置hbase的环境变量，修改JAVA_HOME。注意看下自己的JAVA_HOME在什么位置

vim conf/hbase-env.sh// 注意这个是在CentOS上的java位置export JAVA_HOME=/etc/alternatives/java_sdk_1.8.0/复制代码

配置onf/hbase-site.xml，这个是Hbase的主配置文件，你可以指定hbase和ZooKeeper数据写入的目录，当然也可以指定hbase的根目录在哪个位置。

我将hbase的目录放在hadoop用户家目录的hbase目录下。我们不用事先创建好hbase的data目录，hbase会自动帮我们创建好的，如果已经存在了data目录，hbase会将存在的目录进行迁移。

useradd -s /sbin/nologin -m hadoopvim conf/hbase-site.xml<configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>;/value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/hadoop/zookeeper</value> </property> <property> <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name> <value>false</value> <description> Controls whether HBase will check for stream capabilities (hflush/hsync). Disable this if you intend to run on LocalFileSystem, denoted by a rootdir with the 'file://' scheme, but be mindful of the NOTE below. WARNING: Setting this to false blinds you to potential data loss and inconsistent system state in the event of process and/or node failures. If HBase is complaining of an inability to use hsync or hflush it's most likely not a false positive. </description> </property></configuration>复制代码

Hbase二进制包下有start-hbase脚本，可以方便的启动hbase，如果我们的配置是正确的，那么会正常启动。

./bin/start-hbase.sh复制代码

如果启动之后，可以打开查看Hbase的Web UI

使用Hbase

我们可以先用Hbase提供的命令行工具，位于hbase的/bin/目录下

连接Hbase

./hbase shell复制代码

查看帮助信息, 敲

>help复制代码

创建一个表，必须要指定表名称和列簇名

hbase(main):003:0> create 'test', 'cf'0 row(s) in 1.6320 seconds=> Hbase::Table - test复制代码

列出关于你的表的信息,list 'sometable'查看表更为详细的信息，使用describe命令把数据放到表中查看表中的所有数据获取单行的数据其余的命令可以自行尝试退出shell，使用quit

这里演示了下单机版的hbase如何安装，了解hbase shell的基本用法，关于Hbase更深入的东西，可以了解下官方文档。

Hbase数据模型

在Hbase中，有一些术语需要提前了解。如下：

Table：Hbase的table由多个行组成Row：一个行在Hbase中由一个或多个有值的列组成。Row按照字母进行排序，因此行健的设计非常重要。这种设计方式可以让有关系的行非常的近，通常行健的设计是网站的域名反转，比如(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)，这样的话所有的Apache的域名就很接近。Column：列由列簇加上列的标识组成，一般是“列簇：列标识”，创建表的时候不用指定列标识Column Family：列簇在物理上包含了许多的列与列的值，每个列簇都有一些存储的属性可配置。例如是否使用缓存，压缩类型，存储版本数等。在表中，每一行都有相同的列簇，尽管有些列簇什么东西也没有存。Column Qualifier：列簇的限定词，理解为列的唯一标识。但是列标识是可以改变的，因此每一行可能有不同的列标识Cell：Cell是由row，column family,column qualifier包含时间戳与值组成的，一般表达某个值的版本Timestamp：时间戳一般写在value的旁边，代表某个值的版本号，默认的时间戳是你写入数据的那一刻，但是你也可以在写入数据的时候指定不同的时间戳

HBase 是一个稀疏的、分布式、持久、多维、排序的映射，它以行键（row key），列键（column key）和时间戳（timestamp）为索引。

Hbase在存储数据的时候，有两个SortedMap，首先按照rowkey进行字典排序，然后再对Column进行字典排序。

测试数据

create 'user','info','ship';put 'user', '524382618264914241', 'info:name', 'zhangsan'put 'user', '524382618264914241', 'info:age',30put 'user', '524382618264914241', 'info:height',168put 'user', '524382618264914241', 'info:weight',168put 'user', '524382618264914241', 'info:phone','13212321424'put 'user', '524382618264914241', 'ship:addr','beijing'put 'user', '524382618264914241', 'ship:email','sina@sina.com'put 'user', '524382618264914241', 'ship:salary',3000put 'user', '224382618261914241', 'info:name', 'lisi'put 'user', '224382618261914241', 'info:age',24put 'user', '224382618261914241', 'info:height',158put 'user', '224382618261914241', 'info:weight',128put 'user', '224382618261914241', 'info:phone','13213921424'put 'user', '224382618261914241', 'ship:addr','chengdu'put 'user', '224382618261914241', 'ship:email','qq@sina.com'put 'user', '224382618261914241', 'ship:salary',5000put 'user', '673782618261019142', 'info:name', 'zhaoliu'put 'user', '673782618261019142', 'info:age',19put 'user', '673782618261019142', 'info:height',178put 'user', '673782618261019142', 'info:weight',188put 'user', '673782618261019142', 'info:phone','17713921424'put 'user', '673782618261019142', 'ship:addr','shenzhen'put 'user', '673782618261019142', 'ship:email','126@sina.com'put 'user', '673782618261019142', 'ship:salary',8000put 'user', '813782218261011172', 'info:name', 'wangmazi'put 'user', '813782218261011172', 'info:age',19put 'user', '813782218261011172', 'info:height',158put 'user', '813782218261011172', 'info:weight',118put 'user', '813782218261011172', 'info:phone','12713921424'put 'user', '813782218261011172', 'ship:addr','xian'put 'user', '813782218261011172', 'ship:email','139@sina.com'put 'user', '813782218261011172', 'ship:salary',10000put 'user', '510824118261011172', 'info:name', 'yangyang'put 'user', '510824118261011172', 'info:age',18put 'user', '510824118261011172', 'info:height',188put 'user', '510824118261011172', 'info:weight',138put 'user', '510824118261011172', 'info:phone','18013921626'put 'user', '510824118261011172', 'ship:addr','shanghai'put 'user', '510824118261011172', 'ship:email','199@sina.com'put 'user', '510824118261011172', 'ship:salary',50000复制代码

Hbase表(Schema)设计要点

只要是数据库都存在，模式设计的问题，关系型中有模式设计的范式，Hbase作为列式存储数据库，其模式设计也非常重要。

设计时需要关注的属性，如何设计这些属性等

Hbase与关系型数据库对比

属性 Hbase RDBMS 数据类型 只有字符串 丰富的数据类型 数据操作 增删改查，不支持join 各种各样的函数与表连接 存储模式 基于列式存储 基于表结构和行式存储 数据保护 更新后仍然保留旧版本 替换 可伸缩性 轻易增加节点 需要中间层，牺牲性能 Hbase设计时要考虑的因素

Hbase关键概念：表，rowkey，列簇，时间戳

这个表应该有多少列簇列簇使用什么数据每个列簇有有多少列列名是什么，尽管列名不必在建表时定义，但读写数据是要知道的单元应该存放什么数据每个单元存储多少时间版本行健(rowKey)结构是什么，应该包含什么信息

设计要点

行健设计

关键部分，直接关系到后续服务的访问性能。如果行健设计不合理，后续查询服务效率会成倍的递减。

避免单调的递增行健，因为Hbase的行健是有序排列的，这样可能导致一段时间内大部分写入集中在某一个Region上进行操作，负载都在一台节点上。可以设计成： [metric_type][event_timestamp]，不同的metric_type可以将压力分散到不同的region上行健短到可读即可，因为查询短键不必长键性能好多少，所以设计时要权衡长度。行健不能改变，唯一可以改变的方式是先删除后插入

列簇设计

列簇是一些列的集合，一个列簇的成员有相同的前缀，以冒号(:)作为分隔符。

现在Hbase不能很好处理2~3个以上的列簇，所以尽可能让列簇少一些，如果表有多个列簇，列簇A有100万行数据，列簇B有10亿行，那么列簇A会分散到很多的Region导致扫描列簇A的时候效率底下。列簇名的长度要尽量小，一个为了节省空间，另外加快效率，比如d表示data，v表示value

列簇属性配置

HFile数据块，默认是64KB，数据库的大小影响数据块索引的大小。数据块大的话一次加载进内存的数据越多，扫描查询效果越好。但是数据块小的话，随机查询性能更好

> create 'mytable',{NAME => 'cf1', BLOCKSIZE => '65536'}复制代码

数据块缓存，数据块缓存默认是打开的，如果一些比较少访问的数据可以选择关闭缓存

> create 'mytable',{NAME => 'cf1', BLOCKCACHE => 'FALSE'}复制代码

数据压缩，压缩会提高磁盘利用率，但是会增加CPU的负载，看情况进行控制

> create 'mytable',{NAME => 'cf1', COMPRESSION => 'SNAPPY'}复制代码

Hbase表设计是和需求相关的，但是遵守表设计的一些硬性指标对性能的提升还是很有帮助的，这里整理了一些设计时用到的要点。

Java API操作

Hbase有多种不同的客户端，如REST客户端，Thift客户端，ORM框架Kundera等等。 Hbase也提供了Java的API来操作表与列簇等信息，它的shell就是对Java的API做了一层封装。

Hbase的Java API提供了很多高级的特性：

元数据管理，列簇的数据压缩，region分隔创建，删除，更新，读取 rowkey

我们还是直接看代码这样理解的更容易

环境

Hbase 0.98Java 1.8Zookeeper 3.4.6Mac OS

案例

Hbase的客户端版本不一致实验结果很容易出现问题，尽量采用同样的版本。因为服务端实验的是Hbase0.98，客户端也用0.98，另外由于Hadoop 2.x的版本现对于1.x做了很大的提升，建议采用Hbase-hadoop 2.x的客户端。

 <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>0.98.24-hadoop2</version> </dependency>复制代码

建立连接

直接新建HTable("tableName")，但是这种每次创建表的时候因为都要查询.meta表，来判断表是不是存在，导致创建表的过程会有点慢，所以不建议每个请求都创建一个Htable使用HTablePool，它和HTable的创建方式很像，但是如果采用连接池的话，它就不会给每个请求都单独创建一个Htable了。

在创建Htable或者HtablePool的时候都可以指定更详细的配置信息。

HTablePool hTablePool = new HTablePool();hTablePool.getTable("user");复制代码

增删改查

rowkey是代表Hbase中表的唯一一个行，同时像列簇 ，时间戳等用来定位表中的部分数据，Java的API对Hbas的CURD提供了如下的类：

PutGetDeleteScanIncrement

我们详细的讨论几个类，剩余的可以举一反三。

写数据

当写请求收到的时候，默认数据同步的写到Hlog中和MemStore，同时在两个地方写是为了保证数据的持久性，Memstore最终会持久化到磁盘中的Hfile中。每次MemStore进行Flush的时候，就会创建一个新的Hfile。

Put类用于向Hbase的表中存储数据，存储数据时，Put的实例必须要指定Rowkey

创建完Put实例后，再向其中添加数据

 public void put() throws IOException { // 获取默认的配置 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 获取Table实例  HTable table = new HTable(conf, "tab1"); // 创建Put实例，并且指定rowKey  Put put = new Put(Bytes.toBytes("row-1")); // 添加一个 column，值为 "Hello"，在 "cf1:greet" 列中 put.add(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("greet"), Bytes.toBytes("Hello")); // 添加一个 column，值为 "John"，在 "cf1:person" 列中 put.add(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("person"), Bytes.toBytes("John")); table.put(put);  table.close(); }复制代码

数据也可以批量的进行插入：

// table对象可以传入List参数 table.put(final List puts)

执行结果：

读数据

Hbase使用LRU缓存读取数据。Htable对象使用下面的方法读取数据

而Get实例的构造方法和Put很像，构造方法要指定一个rowkey。

如果要查找特定的cell，就是特定列的数据，可以采用额外的方法进行更加精细的调控。

看一下如下的案例代码：

public void get() throws IOException { // 获取默认的配置 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 获取Table实例 HTable table = new HTable(conf, "tab1"); // 创建Put实例，并且指定rowKey Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-1")); // get.addColumn(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("greet")); // 添加一个 column，值为 "John"，在 "cf1:person" 列中 Result result = table.get(get); byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("greet")); System.out.println("获取到的值" + new String(value)); table.close(); }复制代码

执行结果

更新数据

更新数据与写数据基本一致，只是在Put实例赋值的时候，在相同的列上设置不同的值，操作的时候就会更新为新的值。

代码如下：

public void update() throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 获取Table实例 HTable table = new HTable(conf, "tab1"); // 创建Put实例，并且指定rowKey Put put = new Put(Bytes.toBytes("row-1")); // 添加一个 column，值为 "Hello"，在 "cf1:greet" 列中 put.add(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("greet"), Bytes.toBytes("Good Morning")); // 添加一个 column，值为 "John"，在 "cf1:person" 列中// put.add(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("person"), Bytes.toBytes("John")); table.put(put); table.close(); }复制代码

执行结果：

删除数据

Delete命令只是标记当前的数据为删除状态，而不是立刻的删除，也就是先进行逻辑删除。实际上的删除是在Hfile进行压缩的时候，这些被标记的记录就会被删除掉。

Delete对象与Put和Get也很像

构造Delete实例

如果想要进行更加详细的指定，可以再指定具体的列等信息

看下面的案例代码：

 public void delete() throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 获取Table实例 HTable table = new HTable(conf, "tab1"); // 创建Delete实例，并且指定rowKey Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row-1")); // 删除 column "cf1:greet"  delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("greet"));  table.delete(delete); table.close(); }复制代码

执行结果:连续执行两次删除

操作优化

一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里主要说一些Hbase的调优

Hbase查询优化

作为NoSQL数据库，增删改查是其最基本的功能，其中查询是最常用的一项。

设置Scan缓存

HBase中Scan查询可以设置缓存，方法是setCaching()，这样可以有效的减少服务端与客户端的交互，更有效的提升扫描查询的性能。

 /** * Set the number of rows for caching that will be passed to scanners. * If not set, the default setting from {@link HTable#getScannerCaching()} will apply. * Higher caching values will enable faster scanners but will use more memory. * @param caching the number of rows for caching * 设置scanners缓存的行数 */ public void setCaching(int caching) { this.caching = caching; }复制代码

显示的指定列

当使用Scan或者GET获取大量的行时，最好指定所需要的列，因为服务端通过网络传输到客户端，数据量太大可能是瓶颈。如果能有效过滤部分数据，能很大程度的减少网络I/O的花费。

 /** * Get all columns from the specified family. * <p> * Overrides previous calls to addColumn for this family. * @param family family name * @return this * 获取指定列簇的所有列 */ public Scan addFamily(byte [] family) { familyMap.remove(family); familyMap.put(family, null); return this; } /** * Get the column from the specified family with the specified qualifier. * <p> * Overrides previous calls to addFamily for this family. * @param family family name * @param qualifier column qualifier * @return this * 获取指定列簇的特定列 */ public Scan addColumn(byte [] family, byte [] qualifier) { NavigableSet<byte []> set = familyMap.get(family); if(set == null) { set = new TreeSet<byte []>(Bytes.BYTES_COMPARATOR); } if (qualifier == null) { qualifier = HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY; } set.add(qualifier); familyMap.put(family, set); return this; }复制代码

一般用: scan.addColumn(...)

关闭ResultScanner

如果在使用table.getScanner之后，忘记关闭该类，它会一直和服务端保持连接，资源无法释放，从而导致服务端的某些资源不可用。

所以在用完之后，需要执行关闭操作，这点与JDBS操作MySQL类似

scanner.close()

禁用块缓存

如果批量进行全表扫描，默认是有缓存的，如果此时有缓存，会降低扫描的效率。

scan.setCacheBlocks(true|false);

对于经常读到的数据，建议使用默认值，开启块缓存

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和Hbase之间做一层缓存系统，新的查询先去缓存查，缓存没有再去查Hbase。

写入优化

写也是Hbase常有的操作之一，并且Hbase在写入操作上有着其他NoSQL无法比拟的优势，下面讲如何优化写入操作

关闭写WAL日志

一般为了保证系统的高可用性，WAL日志默认是开启状态，WAL主要用于灾难恢复的，如果应用可以容忍一定的数据丢失风险，可以在写数据的时候，关闭写WAL。

风险： 当RegionServer宕机时，写入的数据出现丢失，且无法恢复

设置AutoFlush

Htable有一个属性是AutoFlush，该属性用于支持客户端的批量更新，默认是true，当客户端每收到一条数据，立刻发送到服务端，如果设置为false，当客户端提交put请求时候，先将该请求在客户端缓存，到达阈值的时候或者执行hbase.flushcommits()，才向RegionServer提交请求。

风险 在请求未发送到RegionServer之前客户端崩溃，数据也会丢失

 table.setAutoFlush(false); table.setWriteBufferSize( 12 * 1024 * 1024 );复制代码

预创建Region

一般表刚开始只有一个Region，插入该表的数据都会保存在此Region中，插入该表的所有塑化剂都会保存在该Region中，当到达一定的阈值时，才发生分裂。 这样开始时刻针对该表的写操作都集中在某台服务器上，造成这台服务器的压力很紧张，同时对整个集群资源的浪费

建议刚开始的时候预创建Region，可以使用Hbase自带的RegionSplitter

延迟日志flush

默认写入操作，首先写入WAL，并且在1S内写入HDFS，这个时间默认是1S，可以通过参数配置

hbase.regionserver.optionallogflushinterval

可以配置大一点的值，比如5s，这段时间数据会保留在内存中，直到RegionServer周期性的执行flush操作。

Scan的重要参数

Scan是操作Hbase中非常常用的一个操作，虽然前面的Hbase API操作简单的介绍了Scan的操作，但不够详细，由于Scan非常常用，关于其详细的整理也是很有必要的。

Scan

HBase中的数据表通过划分成一个个的Region来实现数据的分片，每一个Region关联一个RowKey的范围区间，而每一个Region中的数据，按RowKey的字典顺序进行组织。

正是基于这种设计，使得HBase能够轻松应对这类查询："指定一个RowKey的范围区间，获取该区间的所有记录"， 这类查询在HBase被称之为Scan。

1 . 构建Scan，指定startRow与stopRow，如果未指定的话会进行全表扫描 2 . 获取ResultScanner 3 . 遍历查询结果 4 . 关闭ResultScanner

 public void stringFilter() throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 获取Table实例 HTable table = new HTable(conf, "user"); // 构建Scan Scan scan = new Scan(); scan = scan.setStartRow(Bytes.toBytes("startRowxxx")).setStopRow(Bytes.toBytes("StopRowxxx")); RowFilter filter = new RowFilter( CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("224382618261914241")) ); scan.setFilter(filter);  // 获取resultScanner ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); Result result = null;  // 处理结果 while ((result = scanner.next()) != null) { byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("ship"), Bytes.toBytes("addr")); if (value == null || value.length == 0) { continue; } System.out.println( new String(value) ); System.out.println("hello World"); }  // 关闭ResultScanner scanner.close(); table.close(); }复制代码

其它的设置参数

Caching: 设置一次RPC请求批量读取的Results数量

下面的示例代码设定了一次读取回来的Results数量为100：

scan.setCaching(100);复制代码

Client每一次往RegionServer发送scan请求，都会批量拿回一批数据(由Caching决定过了每一次拿回的Results数量)，然后放到本次的Result Cache中：

应用每一次读取数据时，都是从本地的Result Cache中获取的。如果Result Cache中的数据读完了，则Client会再次往RegionServer发送scan请求获取更多的数据。

Batch: 设置每一个Result中的列的数量

下面的示例代码设定了每一个Result中的列的数量的限制值为3：

scan.setBatch(3);复制代码

该参数适用于一行数据过大的场景，这样，一行数据被请求的列会被拆成多个Results返回给Client。

举例说明如下：

假设一行数据中共有十个列： {Col01，Col02，Col03，Col04，Col05，Col06，Col07，Col08，Col09, Col10} 假设Scan中设置的Batch为3，那么，这一行数据将会被拆成4个Results返回：

Result1 -> {Col01，Col02，Col03}Result2 -> {Col04，Col05，Col06}Result3 -> {Col07，Col08，Col09}Result4 -> {Col10}复制代码

关于Caching参数，我们说明了是Client每一次从RegionServer侧获取到的Results的数量，上例中，一行数据被拆成了4个Results，这将会导致Caching中的计数器被减了4次。结合Caching与Batch，我们再列举一个稍复杂的例子：

假设，Scan的参数设置如下：

final byte[] start = Bytes.toBytes("Row1"); final byte[] stop = Bytes.toBytes("Row5"); Scan scan = new Scan(); scan.withStartRow(start).withStopRow(stop); scan.setCaching(10); scan.setBatch(3);

待读取的数据RowKey与所关联的列集如下所示：

Row1: {Col01，Col02，Col03，Col04，Col05，Col06，Col07，Col08，Col09，Col10}

Row2: {Col01，Col02，Col03，Col04，Col05，Col06，Col07，Col08，Col09，Col10，Col11}

Row3: {Col01，Col02，Col03，Col04，Col05，Col06，Col07，Col08，Col09，Col10}

再回顾一下Caching与Batch的定义：

Caching: 影响一次读取返回的Results数量。

Batch: 限定了一个Result中所包含的列的数量，如果一行数据被请求的列的数量超出Batch限制，那么这行数据会被拆成多个Results。

那么， Client往RegionServer第一次请求所返回的结果集如下所示：

Result1 -> Row1: {Col01，Col02，Col03} Result2 -> Row1: {Col04，Col05，Col06} Result3 -> Row1: {Col07，Col08，Col09} Result4 -> Row1: {Col10} Result5 -> Row2: {Col01，Col02，Col03} Result6 -> Row2: {Col04，Col05，Col06} Result7 -> Row2: {Col07，Col08，Col09} Result8 -> Row2: {Col10，Col11} Result9 -> Row3: {Col01，Col02，Col03} Result10 -> Row3: {Col04，Col05，Col06}

Limit: 限制一次Scan操作所获取的行的数量

同SQL语法中的limit子句，限制一次Scan操作所获取的行的总量：

scan.setLimit(10000);

注意：Limit参数是在2.0版本中新引入的。但在2.0.0版本中，当Batch与Limit同时设置时，似乎还存在一个BUG，初步分析问题原因应该与BatchScanResultCache中的numberOfCompletedRows计数器逻辑处理有关。因此，暂时不建议同时设置这两个参数。

CacheBlock: RegionServer侧是否要缓存本次Scan所涉及的HFileBlocks

scan.setCacheBlocks(true);

e) Raw Scan: 是否可以读取到删除标识以及被删除但尚未被清理的数据

scan.setRaw(true);

MaxResultSize: 从内存占用量的维度限制一次Scan的返回结果集

下面的示例代码将返回结果集的最大值设置为5MB：

scan.setMaxResultSize(5 * 1024 * 1024);

Reversed Scan: 反向扫描

普通的Scan操作是按照字典顺序从小到大的顺序读取的，而Reversed Scan则恰好相反：

scan.setReversed(true);

带Filter的Scan

Filter可以在Scan的结果集基础之上，对返回的记录设置更多条件值，这些条件可以与RowKey有关，可以与列名有关，也可以与列值有关，还可以将多个Filter条件组合在一起，等等。

最常用的Filter是SingleColumnValueFilter，基于它，可以实现如下类似的查询：

"返回满足条件{列I:D的值大于等于10}的所有行"

示例代码如下：

Filter丰富了HBase的查询能力，但使用Filter之前，需要注意一点：Filter可能会导致查询响应时延变的不可控制。因为我们无法预测，为了找到一条符合条件的记录，背后需要扫描多少数据量，如果在有效限制了Scan范围区间(通过设置StartRow与StopRow限制)的前提下，该问题能够得到有效的控制。这些信息都要求使用Filter之前应该详细调研自己的业务数据模型。

最后

本文有点长，作为参考吧

参考

[HBase企业级开发实战]HBase参考文档图解HBase读取流程：简明HBase入门教程4Hbase官方文档Hbase Shell CommandHbase shell tuturialHBase高性能随机查询之道 – HFile原理解析