Hbase的协处理器

1.起因(Why HBase Coprocessor) HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。虽

1.起因(Why HBase Coprocessor)

HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获得很好的性能提升。于是，HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors)，实现一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。

2.灵感来源( Source of Inspration)

HBase协处理器的灵感来自于Jeff Dean 09年的演讲( P66-67)。它根据该演讲实现了类似于bigtable的协处理器，包括以下特性:

• 每个表服务器的任意子表都可以运行代码
• 客户端的高层调用接口(客户端能够直接访问数据表的行地址，多行读写会自动分片成多个并行的RPC调用)
• 提供一个非常灵活的、可用于建立分布式服务的数据模型
• 能够自动化扩展、负载均衡、应用请求路由

HBase的协处理器灵感来自bigtable，但是实现细节不尽相同。HBase建立了一个框架，它为用户提供类库和运行时环境，使得他们的代码能够在HBase region server和master上处理。

3.细节剖析（Implementation)

协处理器分两种类型，系统协处理器可以全局导入region server上的所有数据表，表协处理器即是用户可以指定一张表使用协处理器。协处理器框架为了更好支持其行为的灵活性，提供了两个不同方面的插件。一个是观察者（observer），类似于关系数据库的触发器。另一个是终端(endpoint)，动态的终端有点像存储过程。

3.1观察者(Observer)

观察者的设计意图是允许用户通过插入代码来重载协处理器框架的upcall方法，而具体的事件触发的callback方法由HBase的核心代码来执行。协处理器框架处理所有的callback调用细节，协处理器自身只需要插入添加或者改变的功能。

以HBase0.92版本为例，它提供了三种观察者接口：

• RegionObserver：提供客户端的数据操纵事件钩子：Get、Put、Delete、Scan等。
• WALObserver：提供WAL相关操作钩子。
• MasterObserver：提供DDL-类型的操作钩子。如创建、删除、修改数据表等。

这些接口可以同时使用在同一个地方，按照不同优先级顺序执行.用户可以任意基于协处理器实现复杂的HBase功能层。HBase有很多种事件可以触发观察者方法，这些事件与方法从HBase0.92版本起，都会集成在HBase API中。不过这些API可能会由于各种原因有所改动，不同版本的接口改动比较大，具体参考Java Doc。

RegionObserver工作原理，如图1所示。更多关于Observer细节请参见HBaseBook的第9.6.3章节。

图1 RegionObserver工作原理

3.2终端(Endpoint)

终端是动态RPC插件的接口，它的实现代码被安装在服务器端，从而能够通过HBase RPC唤醒。客户端类库提供了非常方便的方法来调用这些动态接口，它们可以在任意时候调用一个终端，它们的实现代码会被目标region远程执行，结果会返回到终端。用户可以结合使用这些强大的插件接口，为HBase添加全新的特性。终端的使用，如下面流程所示：

1. 定义一个新的protocol接口，必须继承CoprocessorProtocol.
2. 实现终端接口，该实现会被导入region环境执行。
3. 继承抽象类BaseEndpointCoprocessor.
4. 在客户端，终端可以被两个新的HBase Client API调用 。单个region：HTableInterface.coprocessorProxy(Class protocol, byte[] row) 。rigons区域：HTableInterface.coprocessorExec(Class protocol, byte[] startKey, byte[] endKey, Batch.Call callable)

整体的终端调用过程范例，如图2所示：

图2 终端调用过程范例

4.编程实践(Code Example)

在该实例中，我们通过计算HBase表中行数的一个实例，来真实感受协处理器 的方便和强大。在旧版的HBase我们需要编写MapReduce代码来汇总数据表中的行数，在0.92以上的版本HBase中，只需要编写客户端的代码即可实现，非常适合用在WebService的封装上。

4.1启用协处理器 Aggregation(Enable Coprocessor Aggregation)

我们有两个方法：1.启动全局aggregation，能过操纵所有的表上的数据。通过修改hbase-site.xml这个文件来实现，只需要添加如下代码：

<property>
   <name>hbase.coprocessor.user.region.classesname>
   <value>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementationvalue>
 property>

2.启用表aggregation，只对特定的表生效。通过HBase Shell 来实现。

(1)disable指定表。hbase> disable 'mytable'

(2)添加aggregation hbase> alter 'mytable', METHOD => 'table_att','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation||'

(3)重启指定表 hbase> enable 'mytable'

4.2统计行数代码(Code Snippet)

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.ColumnInterpreter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class MyAggregationClient {

	private static final byte[] TABLE_NAME = Bytes.toBytes("bigtable1w");
	private static final byte[] CF = Bytes.toBytes("bd");
	public static void main(String[] args) throws Throwable {
	Configuration customConf = new Configuration();
	customConf.set("hbase.zookeeper.quorum",
	"192.168.58.101");
	//提高RPC通信时长
	customConf.setLong("hbase.rpc.timeout", 600000);
	//设置Scan缓存
	customConf.setLong("hbase.client.scanner.caching", 1000);
	Configuration configuration = HBaseConfiguration.create(customConf);
	AggregationClient aggregationClient = new AggregationClient(
	configuration);
	Scan scan = new Scan();
	//指定扫描列族，唯一值
	scan.addFamily(CF);
	//long rowCount = aggregationClient.rowCount(TABLE_NAME, null, scan);
	long rowCount = aggregationClient.rowCount(TableName.valueOf("bigtable1w"), new LongColumnInterpreter(), scan);
	System.out.println("row count is " + rowCount);

	}
	


}

4.3 典型例子

协处理器其中的一个作用是使用Observer创建二级索引。先举个实际例子：
我们要查询指定店铺指定客户购买的订单，首先有一张订单详情表，它以被处理后的订单id作为rowkey；其次有一张以客户nick为rowkey的索引表，结构如下：

rowkey family
dp_id+buy_nick1 tid1:null tid2:null ...
dp_id+buy_nick2 tid3:null
...
该表可以通过Coprocessor来构建，实例代码：

[html] view plain copy

1. public class TestCoprocessor extends BaseRegionObserver {
2. @Override
3. public void prePut(final ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e,
4. final Put put, final WALEdit edit, final boolean writeToWAL)
5. throws IOException {
6. Configuration conf = new Configuration();
7. HTable table = new HTable(conf, "index_table");
8. List<KeyValue> kv = put.get("data".getBytes(), "name".getBytes());
9. Iterator<KeyValue> kvItor = kv.iterator();
10. while (kvItor.hasNext()) {
11. KeyValue tmp = kvItor.next();
12. Put indexPut = new Put(tmp.getValue());
13. indexPut.add("index".getBytes(), tmp.getRow(), Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
14. table.put(indexPut);
15. }
16. table.close();
17. }
18. }

即继承BaseRegionObserver类，实现prePut方法，在插入订单详情表之前，向索引表插入索引数据。

4.4索引表的使用

先在索引表get索引表，获取tids，然后根据tids查询订单详情表。
当有多个查询条件（多张索引表），根据逻辑运算符（and 、or）确定tids。

4.5使用时注意

1.索引表是一张普通的hbase表，为安全考虑需要开启Hlog记录日志。
2.索引表的rowkey最好是不可变量，避免索引表中产生大量的脏数据。
3.如上例子，column是横向扩展的（宽表），rowkey设计除了要考虑region均衡，也要考虑column数量，即表不要太宽。建议不超过3位数。
4.如上代码，一个put操作其实是先后向两张表put数据，为保证一致性，需要考虑异常处理，建议异常时重试。

4.6效率情况

put操作效率不高，如上代码，每插入一条数据需要创建一个新的索引表连接（可以使用htablepool优化），向索引表插入数据。即耗时是双倍的，对hbase的集群的压力也是双倍的。当索引表有多个时，压力会更大。
查询效率比filter高，毫秒级别，因为都是rowkey的查询。
如上是估计的效率情况，需要根据实际业务场景和集群情况而定，最好做预先测试。

4.7Coprocessor二级索引方案优劣

优点：在put压力不大、索引region均衡的情况下，查询很快。
缺点：业务性比较强，若有多个字段的查询，需要建立多张索引表，需要保证多张表的数据一致性，且在hbase的存储和内存上都会有更高的要求