布隆过滤器

布隆过滤器: 
1.原理? 
数据块索引提供了一个有效的方法,在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块。但是它的效用是有限的。HFile数据块的默认大小是64KB,这个大小不能调整太多。  
如果你要查找一个短行,只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息。例如,如果你的行占用100字节存储空间,一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行,而你只能把起始行放在索引位上。你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间里, 
但也不是肯定存放在那个数据块上。这有多种情况的可能,或者该行在表里不存在,或者存放在另一个HFile里,甚至在MemStore里。这些情况下,从硬盘读取数据块会带来IO开销,也会滥用数据块缓存。这会影响性能,尤其是当你面对一个巨大的数据集并且有很多并发读用户时。  
布隆过滤器允许你对存储在每个数据块的数据做一个反向测试。当某行被请求时,先检查布隆过滤器看看该行是否不在这个数据块。布隆过滤器要么确定回答该行不在,要么回答它不知道。这就是为什么我们称它是反向测试。布隆过滤器也可以应用到行里的单元上。当访问某列标识符时先使用同样的反向测试。  
布隆过滤器也不是没有代价。存储这个额外的索引层次占用额外的空间。布隆过滤器随着它们的索引对象数据增长而增长,所以行级布隆过滤器比列标识符级布隆过滤器占用空间要少。当空间不是问题时,它们可以帮助你榨干系统的性能潜力。  
你可以在列族上打开布隆过滤器,如下所示:  
hbase(main):007:0> create 'mytable',  
{NAME => 'colfam1', BLOOMFILTER => 'ROWCOL'}  
BLOOMFILTER参数的默认值是NONE。一个行级布隆过滤器用ROW打开,列标识符级布隆过滤器用ROWCOL打开。行级布隆过滤器在数据块里检查特定行键是否不存在,列标识符级布隆过滤器检查行和列标识符联合体是否不存在。ROWCOL布隆过滤器的开销高于ROW布隆过滤器。 
2.Bloomfilter在HBase中的作用? 
HBase利用Bloomfilter来提高随机读(Get)的性能,对于顺序读(Scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的(0.92以后,如果设置了bloomfilter为ROWCOL,对于指定了qualifier的Scan有一定的优化,但不是那种直接过滤文件,排除在查找范围的形式) 
3.Bloomfilter在HBase中的开销? 
Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果你在表中设置了Bloomfilter,那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据,称其为MetaBlock;MetaBlock与DataBlock(真实的KeyValue数据)一起由LRUBlockCache维护。所以,开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。 
4.Bloomfilter如何提高随机读(Get)的性能? 
对于某个region的随机读,HBase会遍历读memstore及storefile(按照一定的顺序),将结果合并返回给客户端。如果你设置了bloomfilter,那么在遍历读storefile时,就可以利用bloomfilter,忽略某些storefile。 
5.HBase中的Bloomfilter的类型及使用? 
a)ROW, 根据KeyValue中的row来过滤storefile 
举例:假设有2个storefile文件sf1和sf2, 
sf1包含kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v) 
sf2包含kv3(r3 cf:q1 v)、kv4(r4 cf:q1 v) 
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW,那么get(r1)时就会过滤sf2,get(r3)就会过滤sf1 
b)ROWCOL,根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile 
举例:假设有2个storefile文件sf1和sf2, 
sf1包含kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v) 
sf2包含kv3(r1 cf:q2 v)、kv4(r2 cf:q2 v) 
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW,无论get(r1,q1)还是get(r1,q2),都会读取sf1+sf2;而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL,那么get(r1,q1)就会过滤sf2,get(r1,q2)就会过滤sf1 
6.ROWCOL一定比ROW效果好么? 
不一定 
a)ROWCOL只对指定列(Qualifier)的随机读(Get)有效,如果应用中的随机读get,只含row,而没有指定读哪个qualifier,那么设置ROWCOL是没有效果的,这种场景就应该使用ROW 
b)如果随机读中指定的列(Qualifier)的数目大于等于2,在0.90版本中ROWCOL是无效的,而在0.92版本以后,HBASE-2794对这一情景作了优化,是有效的(通过KeyValueScanner#seekExactly) 
c)如果同一row多个列的数据在应用上是同一时间put的,那么ROW与ROWCOL的效果近似相同,而ROWCOL只对指定了列的随机读才会有效,所以设置为ROW更佳 
7.ROWCOL与ROW只在名称上有联系,ROWCOL并不是ROW的扩展,不能取代ROW 
8.region下的storefile数目越多,bloomfilter的效果越好 
9.region下的storefile数目越少,HBase读性能越好 
结论如下: 
1.任何类型的get(基于rowkey和基于row+col)bloomfilter都能生效,关键是get的类型要匹配bloomfilter的类型 
2.基于row的scan是没办法优化的 
scan是一个范围,如果是row的bloomfilter不命中只能说明该rowkey不在此storefile中,但next rowkey可能在。 
3.row+col+qualify的scan可以去掉不存在此qualify的storefile,也算是不错的优化了,而且指明qualify也能减少流量,因此scan尽量指明qualify。 
而rowcol的bloomfilter就不一样了,如果rowcol的bloomfilter没有命中表明该qualifiy不在这个storefile中,因此这次scan就不需要scan此storefile了!

posted @ 2016-12-06 10:12  Evil_XJZ  阅读(351)  评论(0编辑  收藏