从hbase读取数据优化策略和实验对照结果

起因：工作须要。我须要每5分钟从hbase中。导出一部分数据，然后导入到ES中。可是在開始阶段编写的python脚本，我发现从hbase读取数据的速度较慢，耗费大量的时间。影响整个导数过程，恐怕无法在5分钟内完毕导数工作

在咨询了老人后，採取部门优化策略，并记录了实验结果。

hbase结果大致例如以下

粉丝表

rowKey  是粉丝ID

列名	含义
id	粉丝ID
ut	更新时间
...	...

此hadoop集群有13台机器

任务的目标把hbase中前5分钟录入的数据录入到ES中。

1. 为了开速开发，我刚開始python通过thrift接口读取数据，显然耗时比較多

在这此实验中，提取数据以来的是ut 这列（更新时间字段）

2. 採用java client + SimpleColumnValueFilter 提取数据

使用thrift 接口很的慢，照理说thrift server 相当于hbase client 仅仅只是多进行一次数据转发，不应该这么慢，但现实就是这么残忍。

3. 因为hbase在插入数据时同一时候会记录timestamp，所以能够直接使用timestamp来提取数据（至少缩小了scan的查找范围）

4.，5 减小导数的时间范围，能够观察到，时间的下降不是线性的。我判断scan 操作有部分时间开销是基础时间开销，假设导入多少数据，时间也不会下降非常多

6. 採用MapReduce后，速度有了成倍的提高。询问得知。正常情况下通过hbase client 从hbase中提取数据是线性，向一个region server发出请求后，再向还有一个region sever发出请求。显然map reduce 并行比串行的速度提高了非常多。 

到阶段6时间已经满足业务须要了。据说还能够通过拆分region 来提快速度。有空试试。