CN105681414A - 一种避免Hbase数据热点的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于数据存储，提供了一种避免Hbase数据热点的方法，步骤包括：A，读取待存储数据，根据需要选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对初始主键进行处理得到主键值，对主键值进行均匀分段得到若干主键段；B，根据若干主键段确定用于分配主键段的若干区域，然后将若干主键段均匀分配至若干区域中；C，将得到的若干区域均匀分配至每一区域服务器中。本发明将Hbase的整个存储模式综合考虑，不仅仅要考虑Region的数量，更需要综合考虑Region的大小，相比现有的其他基于Hbase的避免热点的方法，本发明效果更为显著，对于Hbase的使用性能提升较大，大大提升了Hbase对大数据的处理存储能力，从根本上避免了Hbase数据热点的问题。

Description

一种避免Hbase数据热点的方法及系统
技术领域
本发明属于数据存储领域，尤其涉及一种新型的避免Hbase数据热点的方法及系统。
背景技术
随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如何利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，是决定我们能否有效利用大数据这座“金矿”的重要基础。然而面对这种海量数据、高并发访问的情况，数据库能提供稳定、可靠的性能则是至关重要的。但传统的数据库的处理能力以及处理效率已经远远不能满足这种大数据的处理需求。
在这种技术背景下，面向大数据分析分布式的数据库应运而生。Hbase是Hadoop上的一个NoSQL数据库的实现，同时也是一个分布式的、面向列的开源数据库。它提供了强大的可扩展性和数据操作性能。
在Hbase中，仅能通过主键(rowkey)和主键的range(范围)来检索数据，仅支持单行事务，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
Hbase的数据存储模式如下：
1、Table(表)中的所有行都按照rowkey的字典序排列。
2、Table在行的方向上将rowkey分割为多段，每个Region(区域)即承载多段rowkey数据。
3、Region按大小分割的，每个表一开始只有一个Region，随着数据不断插入表，Region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Region就会等分为两个新的Region。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Region。
4、Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Region可以分布在不同的RegionServer(区域服务器)上。但同一个Region是不会拆分到多个server(服务器)上的。在Hbase中由Master(主机)负责分配Region到各个不同的RegionServer上，RegionServer负责存储实际的数据。但如果RegionServer上的负载不均衡或者每个RegionServer中的服务请求数量不均衡,这些都将影响HBase的服务性能。
因此，如何避免Hbase数据热点策略不仅仅与RegionServer的负载均衡有关，还与rowkey合理分段有关。
而传统的负载均衡的方法仅仅保证了每个RegionServer均匀托管Region，而且处理方法较为复杂，且效率较为低下。如下所示：当前默认的Hbase负载均衡算法是单纯的均衡RegionServer中的Region数量。该算法中首先根据每个RegionServer中Region的数量计算出每个RegionServer中是否需要Region迁移，并确定RegionServer中需要迁移的Region个数；然后，根据每个RegionServer中的Region最近服务请求数决定RegionServer中迁移的具体的Region，确定RegionServer中需要迁移的Region数量的模块中是根据Region的数量计算出最大的最小负载值，并根据最大的最小负载值确定RegionServer中需要迁移的Region个数。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种避免Hbase数据热点的方法及系统，旨在解决传统的负载均衡的方法仅仅保证了每个RegionServer均匀托管Region，而处理方法较为复杂，且效率较为低下的问题。
本发明是这样实现的，一种避免Hbase数据热点的方法，包括以下步骤：
步骤A，读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段；
步骤B，根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中；
步骤C，将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
进一步地，进行步骤A之前，还包括根据区域服务器的负载量获取待存储数据。
进一步地，在步骤B中，根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量。
进一步地，在步骤B中，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
进一步地，所述主键段的总数为所述区域的总数的5倍。
本发明还提供了一种避免Hbase数据热点的系统，包括：
主键段生成单元，用于读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段；
区域确定单元，用于根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中；
区域分配单元，用于将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
进一步地，所述主键段生成单元还用于还包括根据区域服务器的负载量获取待存储数据。
进一步地，所述区域确定单元根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量。
进一步地，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
进一步地，所述主键段的总数为所述区域的总数的5倍。
本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明将Hbase的整个存储模式综合考虑，不仅仅要考虑区域的数量，更需要综合考虑区域的大小，相比现有的其他基于Hbase的避免热点的方法，本发明效果更为显著，对于Hbase的使用性能提升较大，大大提升了Hbase对大数据的处理存储能力，从根本上避免了Hbase数据热点的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种避免Hbase数据热点的方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的集群负载均衡前的示意图。
图3是本发明实施例提供的集群负载均衡结束后的示意图。
图4是本发明实施例提供的一种避免Hbase数据热点的系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的目的是改进了现有技术中存在的不足，并结合Hbase对于数据的存储模式设计一种避免Hbase数据热点的方法及系统。
如图1所示为本发明实施例提供的一种新型的避免Hbase数据热点的方法，步骤包括：
S1，读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段。在实际中，为了避免出现热点，需要将已经存储在区域服务器上的数据进行再次存储，因此在本步骤开始前，还可以根据区域服务器上的负载量获取待存储数据的数量，然后根据实际的需要选取待存储数据中的字段内容作为初始主键，利用散列算法生成相应的主键值，对获取的主键值进行均匀分段得到若干主键段，每一主键段上的数据量基本相同，这样才能够有效的避免热点的产生。
S2，根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中。在本步骤中，根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量，为保证每个区域上的数据量基本一致，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
S3，将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
下面，为叙述方便，以rowkey表示主键，以Region表示区域，RegionServer表示区域服务器来进行进一步地阐述；在本实施例中，根据Hbase的数据存储模式可以看出要避免Hbase数据热点，需要合理完成三步操作：
(1)读取待存储数据，根据待存储数据设计合理的rowkey段，用散列算法平均保证每一rowkey段上的数据量基本相同。
(2)预分配每一Region上的rowkey段的数量；因为需要保证每个Region上的数据数量基本一致，因此用于存储数据的Region总量要能被rowkey总量整除。在本步骤中，Region的数最好可以被rowkey段总量整除，例如待存储数据有30000条，按照操作需要选择关键的字段内容作为初始主键，经散列算法后得到主键值，然后进行分段得到rowkey段总量为1000，如果设计的Region的个数为7，那么前面六个Region上承载的数据数据数量均为142，第七个Region上承载的数据数量就为148，从而导致第七个Region上数据承载过大，从而导致热点的出现。因此可以设计Region的个数为5或者8等可以被1000整除的数值，这样每个Region上的数据就一致，避免了热点的出现。
(3)合理分配Region，保证每个RegionServer均匀托管Region。
本发明的将Hbase的整个存储模式综合考虑，不仅仅要考虑Region的数量，更需要综合考虑Region的大小，从而实现避免Hbase数据热点的问题。其中以上步骤(1)和步骤(2)是基础，而且步骤(3)则是重点，传统的Hbase负载均衡方案中仅仅考虑RegionServer均匀托管Region，即步骤(3)，不会综合考虑步骤(1)和步骤(2)。
此发明仅仅针对Hbase0.94版本及以上版本适用。
此发明的详细设计方案共包括两个重要方面：第一、设计出合理的Region数量，包括首先根据待存储数据设计出合理的rowkey值，然后设计出合理的rowkey值的基础上预分配合理的Region数量；第二根据设计有效的RegionServer负载均衡策略。
一、关于设计合理的预分Region数据数量，具体的设计思想如下所示：
rowkey段数量＝x；
待存储数据(数据库的数据量)＝y；
RegionServer数量＝z；
每Region存储数据数量(根据服务器能力，建议20亿条记录内)＝s；
理想Region数量n＝y/s＝库数据量/每个Region存储数据量(进一法取整)；
预分Region的数量m＝[x，n](向上取公约数)；
备注：
1.rowkey段在本发明中需要设计的，以设计成理想Region数量的整数倍，至少5倍为理想状态，但是不仅限于5倍。
2.如果某存储库的数据量较少，不一定遵照此设计，直接按每Region存储数据量划分固定数量。
按照以上设计思路对于rowkey进行分段为实现避免Hbase数据热点的第一步。
二、负载均衡策略
在本实施例中，计算机主机(master)负责对于Region的分配，在此发明中Hbase中采用了以下算法来分配Region：
每个RS(RegionServer)托管的Region数量＝[预分Region的数量/3(取整),预分Region的数量/3(取整)+1]；
这里通过一个特定的场景进行分析，假定整个的集群中总共存在3台RS，每台RS的负载情况如图2所示，其中：
1、这时计算机主机已经拥有了所有RS的负载情况，首先计算整个集群中所有RS负载的Region的总量：numRegions＝35；
2、根据Region总量和服务器区域服务器总量numServer计算每个RS需要承载的Region的平均值:
average＝numRegions/numServer＝11.6；
3、计算每个RS需要承载的Region的最大值和最小值，按照此发明中的负载均衡策略公式：
每个RS(RegionServer)托管的Region数量＝[35(预分Region的数量)/3(取整),35(预分Region的数量)/3(取整)+1]；
每个RegionServer中的托管的Region数量在[11,12]之间。
4、最终集群负载均衡结束的情况如图3所示。
本发明的一种新型的避免Hbase数据热点的方法，相比现有的其他基于Hbase的避免热点的方法，此发明效果更为显著，对于Hbase的使用性能提升较大，大大提升了Hbase对大数据的处理存储能力，从根本上避免了Hbase数据热点的问题。
本发明还提供了如图4所示的一种避免Hbase数据热点的系统，系统包括：
主键段生成单元1，用于读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段；
区域确定单元2，用于根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中；
区域分配单元3，用于将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
进一步地，主键段生成单元1还用于还包括根据区域服务器的负载量获取待存储数据。
进一步地，区域确定单元2根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量。
进一步地，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
进一步地，所述主键段的总数为所述区域的总数的5倍。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种避免Hbase数据热点的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤A，读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段；
步骤B，根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中；
步骤C，将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进行步骤A之前，还包括根据区域服务器的负载量获取待存储数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤B中，根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤B中，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述主键段的总数为所述区域的总数的5倍。
6.一种避免Hbase数据热点的系统，其特征在于，所述系统包括：
主键段生成单元，用于读取待存储数据，根据需要从待存储数据中选取字段内容作为初始主键，然后用散列算法对所述初始主键进行处理得到主键值，对所述主键值进行均匀分段得到若干主键段；
区域确定单元，用于根据所述若干主键段确定用于分配所述主键段的若干区域，然后将所述若干主键段均匀分配至所述若干区域中；
区域分配单元，用于将得到的所述若干区域均匀分配至每一区域服务器中。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述主键段生成单元还用于还包括根据区域服务器的负载量获取待存储数据。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述区域确定单元根据服务器的运算能力，设置每一区域上的存储数据量。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述主键段的总数为所述区域的总数的整数倍。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述主键段的总数为所述区域的总数的5倍。
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