Hbase 学习（九） 华为二级索引（原理）

转自：http://my.oschina.net/u/923508/blog/413129

这个是华为的二级索引方案，已经开放源代码了,下面是网上的一篇讲解原理的帖子，发出来和大家共享一下。

经过本人认真阅读了一下代码，发现这个源码仅供参考，想要集成到原有的集群当中是有点儿难度的，它对hbase的源码进行不少的修改。

源码地址：https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex

下面来对其方案做一个分析。

1.整体架构

这个架构在Client Ext中设定索引细节，在Balancer中收集信息，在Coprocessor中管理二级索引数据。

2.表创建

在创建表的时候，在同一个region server上创建索引表，且一一对应。

3.插入操作

在主表中插入某条数据后，用Coprocessor将索引列写到索引表中去，写道索引表中的数据的主键为：region开始key+索引名+索引列值+主表row key。这么做，是为了让其在同一个分布规则下，索引表会跟主表在通过region server上，在查询的时候就可以少一次rpc。

4.scan操作

一个查询到来的时候，通过coprocessor钩子，先从索引表中查询范围row，然后再从主表中相关row中扫描获得最终数据。

5. split操作处理

为了使主表和索引表在同一个RS上，要禁用索引表的自动和手动split，只能由主表split的时候触发，当主表split的时候，对索引表按其对应数据进行划分，同时，对索引表的第二个daughter split的row key的前面部分修改为对应的主键的row key。

6. 性能

查询性能极大提升,插入性能下降10%左右

总结，本文对华为hbase使用coprocessor进行二级索引的方案的创建表，插入数据，查询数据的步骤进行了一个粗略分析，以窥其全貌。在使用的时候，可以作为一个参考。

转载自：http://www.dengchuanhua.com/167.html

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二级索引实现方式：http://www.aboutyun.com/thread-14201-1-1.html

HBase的一级索引就是rowkey，我们只能通过rowkey进行检索。如果我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询，就需要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 
常见的二级索引方案有以下几种： 
1.MapReduce方案 
2.ITHBASE方案 
3.IHBASE方案 
4.Coprocessor方案 
5.Solr+hbase方案

MapReduce方案

IndexBuilder：利用MR的方式构建Index 
优点：并发批量构建Index 
缺点：不能实时构建Index

举例： 
原表：

 

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1 2 3

row  1      f1:name  zhangsan row  2      f1:name  lisi row  3      f1:name  wangwu

索引表：

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1 2 3

row     zhangsan    f1:id   1 row     lisi        f1:id   2 row     wangwu      f1:id   3

Demo

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package IndexDouble;   import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set;   import org.apache.commons.collections.map.HashedMap; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection; import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.MultiTableOutputFormat; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;     public class IndexBuilder {     private String rootDir;     private String zkServer;     private String port;     private Configuration conf;     private HConnection hConn = null;       private IndexBuilder(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{         this.rootDir = rootDir;         this.zkServer = zkServer;         this.port = port;           conf = HBaseConfiguration.create();         conf.set("hbase.rootdir", rootDir);         conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);         conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);           hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);      }       static class MyMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put>{           //记录了要进行索引的列         private Map<byte[], ImmutableBytesWritable> indexes = new                 HashMap<byte[], ImmutableBytesWritable>();           private String familyName;           @Override         protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,                 Context context) throws IOException, InterruptedException {             //原始表列             Set<byte[]> keys = indexes.keySet();               //索引表的rowkey是原始表的列，索引表的列是原始表的rowkey               for (byte[] k : keys){                   //获得新建索引表的表名                 ImmutableBytesWritable indexTableName = indexes.get(k);                   //Result存放的是原始表的数据                 //查找到内容             根据列族 和 列 得到原始表的值                 byte[] val = value.getValue(Bytes.toBytes(familyName), k);                   if (val != null) {                     //索引表                     Put put = new Put(val);//索引表行键                     //列族  列   原始表的行键                     put.add(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("id"),key.get());                     context.write(indexTableName, put);                 }             }           }           //真正运行Map之前执行一些处理。         @Override         protected void setup(Context context) throws IOException,                 InterruptedException {             //通过上下文得到配置             Configuration conf = context.getConfiguration();               //获得表名             String tableName = conf.get("tableName");             //String family = conf.get("familyName");             //获得列族             familyName = conf.get("columnFamily");               //获得列             String[] qualifiers = conf.getStrings("qualifiers");               for (String qualifier : qualifiers) {                 //建立一个映射，为每一个列创建一个表，表的名字tableName+"-"+qualifier                 //原始表的列    索引表新建表名                 indexes.put(Bytes.toBytes(qualifier),                         new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(tableName+"-"+qualifier)));             }           }       }         public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {           String rootDir = "hdfs://hadoop1:8020/hbase";         String zkServer = "hadoop1";         String port = "2181";           IndexBuilder conn = new IndexBuilder(rootDir,zkServer,port);           String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conn.conf, args).getRemainingArgs();             //IndexBuilder: TableName,ColumnFamily,Qualifier         if(otherArgs.length<3){             System.exit(-1);         }         //表名         String tableName = otherArgs[0];         //列族         String columnFamily = otherArgs[1];           conn.conf.set("tableName", tableName);         conn.conf.set("columnFamily", columnFamily);           //列  可能存在多个列         String[] qualifiers = new String[otherArgs.length-2];           for (int i = 0; i < qualifiers.length; i++) {             qualifiers[i] = otherArgs[i+2];         }           //设置列         conn.conf.setStrings("qualifiers", qualifiers);           @SuppressWarnings("deprecation")         Job job = new Job(conn.conf,tableName);           job.setJarByClass(IndexBuilder.class);           job.setMapperClass(MyMapper.class);         job.setNumReduceTasks(0);//由于不需要执行reduce阶段           job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);         job.setOutputFormatClass(MultiTableOutputFormat.class);           Scan scan = new Scan();         TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName,scan,                 MyMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, Put.class, job);           job.waitForCompletion(true);       } }

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创建原始表 hbase(main):002:0> create 'studentinfo','f1' 0 row(s) in 0.6520 seconds   => Hbase::Table - studentinfo     hbase(main):003:0> put 'studentinfo','1','f1:name','zhangsan' 0 row(s) in 0.1640 seconds   hbase(main):004:0> put 'studentinfo','2','f1:name','lisi' 0 row(s) in 0.0240 seconds   hbase(main):005:0> put 'studentinfo','3','f1:name','wangwu' 0 row(s) in 0.0290 seconds   hbase(main):006:0> scan 'studentinfo' ROW                      COLUMN+CELL  1                       column=f1:name, timestamp=1436262175823, value=zhangsan  2                       column=f1:name, timestamp=1436262183922, value=lisi  3                       column=f1:name, timestamp=1436262189250, value=wangwu 3 row(s) in 0.0530 seconds

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创建索引表   hbase(main):007:0> create 'studentinfo-name','f1' 0 row(s) in 0.7740 seconds   => Hbase::Table - studentinfo-name

执行结果

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ITHBASE方案

优点：ITHBase(Indexed Transactional HBase)是HBase的一个事物型的带索引的扩展。 
缺点：需要重构hbase，几年没有更新。 
http://github.com/hbase-trx/hbase-transactional-tableindexed

IHBASE方案

**优点：**IHBase（Indexed HBase）是HBase的一个扩展，用干支持更快的扫描。 
缺点：需要重构hbase。 
原理：在Memstore满了以后刷磁盘时，IHBase会进行拦截请求,并为这个memstore的数据构建索引，索引另一个CF的方式存储在表内。scan的时候，IHBase会结合索引列中的标记，来加速scan。 
http://github.com/ykulbak/ihbase

Coprocessor方案

HIndex–来自华为的HBase二级索引 
http://github.com/Huawei-Hadoop/hindex

The solution is 100% Java, compatible with Apache HBase 0.94.8, and is open sourced under ASL.

Following capabilities are supported currently. 
1.multiple indexes on table, 
2.multi column index, 
3.index based on part of a column value, 
4.equals and range condition scans using index, and 
5.bulk loading data to indexed table (Indexing done with bulk load).

Solr+hbase方案

Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对并提供类似干Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。 
Solr是一个高性能，采用Java5开发，基干Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能节理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。

HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。 
基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引，通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条件的rowkey值，拿到这些rowkey之后在HBASE中通过指定rowkey进行查询。 
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