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面对百亿数据,Hbase为什么查询速度依然非常快?

HBase适合存储PB级别的海量数据(百亿千亿量级条记录),如果根据记录主键Rowkey来查询,能在几十到百毫秒内返回数据。

那么Hbase是如何做到的呢?

接下来,介绍一下数据的查询思路和过程。

查询过程:

第1步:

项目有100亿业务数据,存储在一个Hbase集群上(由多个服务器数据节点构成),每个数据节点上有若干个Region(区域),每个Region实际上就是Hbase中一批数据的集合(比如20万条数据)。

我们现在开始根据主键RowKey来查询对应的记录,Hbase的Master帮我们迅速定位到该记录所在的数据节点,以及数据节点中的Region,目前我们有100亿条记录,占空间10TB。所有记录被切分成5000个Region,那么现在,每个Region就是2G。

由于记录在1个Region中,所以现在我们只要查询这2G的记录文件,就能找到对应记录。

第2步:

由于Hbase存储数据是按照列族存储的。比如一条记录有300个字段,前100个字段是人员信息相关,这是一个列簇(列的集合);中间100个字段是公司信息相关,是一个列簇。最后100个字段是人员交易信息相关,也是一个列簇。

这三个列簇是分开存储的。这样的存储结构就保证了Hbase可支持的表的宽度(字段数)可达到百万个。

这时,假设2G的Region文件中,分为4个列族,那么每个列族就是500M。

到这里,我们只需要遍历这500M的列簇就可以找到对应的记录。

第3步:

如果要查询的记录在其中1个列族上,1个列族在底层,包含1个或者多个HFile。

HFile可以理解为列簇底层更细粒度的存储文件。

如果一个HFile一般的大小为100M,那么该列族包含5个HFile在磁盘上或内存中。

由于Hbase的内存进而磁盘中的数据是排好序的,要查询的记录有可能在最前面,也有可能在最后面,按平均来算,我们只需遍历2.5个HFile共250M,即可找到对应的记录。

第4步:

每个HFile中,是以键值对(key/value)方式存储,只要遍历文件中的key位置即可,并判断符合条件可以了。

一般key是有限的长度,假设key/value比是1:25,最终只需要10M的数据量,就可获取的对应的记录。

如果数据在机械磁盘上,按其访问速度100M/S,只需0.1秒即可查到。

如果是SSD的话,0.01秒即可查到。

当然,Hbase是有内存缓存机制的,如果数据在内存中,效率会更高。


总结

正因为以上大致的查询思路,保证了Hbase即使随着数据量的剧增,也不会导致查询性能的下降。

同时,HBase是一个面向列存储的数据库(列簇机制),当表字段非常多时,可以把其中一些字段独立出来放在一部分机器上,而另外一些字段放到另一部分机器上,分散存储,分散列查询。

正由于这样复杂的存储结构和分布式的存储方式,保证了Hbase海量数据下的查询效率。


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作者:洪文聊架构

原文链接:https://www.jianshu.com/p/b882c687fd34

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