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咨詢(xún)?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒?qǐng)聯(lián)系：鳥(niǎo)哥筆記小羽毛（ngbjxym）
這是彭文華的第134篇原創(chuàng)
一般公司的大數(shù)據(jù)基本都是這個(gè)樣子：底層是HDFS存儲(chǔ)各種文件，上面架設(shè)Hive建設(shè)數(shù)倉(cāng)，解決多維分析的需要。對(duì)于一些明細(xì)數(shù)據(jù)快速查詢(xún)的需求，Hive其實(shí)非常不友好，慢的很。所以一般來(lái)說(shuō)又會(huì)把Hive里處理好的明細(xì)數(shù)據(jù)倒一份到HBase里，解決明細(xì)數(shù)據(jù)查詢(xún)的需求。
這下問(wèn)題就來(lái)了，一套數(shù)據(jù)存兩個(gè)地方，且不說(shuō)浪費(fèi)存儲(chǔ)空間的事情，就單說(shuō)讓兩套數(shù)據(jù)同步，就是個(gè)麻煩事。萬(wàn)一沒(méi)同步了，還會(huì)出現(xiàn)兩邊數(shù)據(jù)不一樣，運(yùn)營(yíng)拿著沖突的數(shù)據(jù)上來(lái)詰問(wèn)的時(shí)候我們?cè)撜ε?/span>
我們知道Hive是基于HDFS的一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，做了很多易用性的優(yōu)化，把復(fù)雜的MapReduce簡(jiǎn)化成了對(duì)數(shù)據(jù)工程師非常友好的SQL。但是玩過(guò)HDFS的同學(xué)都知道，這是一個(gè)文件系統(tǒng)啊。文件系統(tǒng)就意味著要查一條記錄得把某個(gè)文件打開(kāi)，然后順序往下讀，這速度可想而知。Hive是直接映射HDFS的文件做成表，那就得按照HDFS的套路來(lái)。所以不是Hive不想支持實(shí)時(shí)查詢(xún)的功能，實(shí)在是臣妾做不到??！
而且，仍然是由于基于HDFS，Hive想對(duì)某條數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，也就成為不太可能了。所以Hive天然是一個(gè)面向歷史、擅長(zhǎng)批數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具。所以Hive的應(yīng)用場(chǎng)景其實(shí)非常有限。
HBase雖然也是基于HDFS的，但是HBase實(shí)質(zhì)是是一個(gè)KV數(shù)據(jù)庫(kù)。它在底層設(shè)計(jì)的時(shí)候就做了大量的查詢(xún)優(yōu)化設(shè)計(jì)。比如Trailer、布隆過(guò)濾器、三級(jí)索引的設(shè)置。
這個(gè)Trailer的設(shè)計(jì)很有意思，他是用來(lái)找數(shù)據(jù)用的。里面存儲(chǔ)了總偏移量、每個(gè)kv的大小、第一個(gè)數(shù)據(jù)塊的偏移量和最后一個(gè)偏移量。這就可以用來(lái)快速尋址，找到數(shù)據(jù)所在的存儲(chǔ)地址。配合索引和布隆過(guò)濾器，就能超快速鎖定Data Block中的kv值。
所以我們回頭看一下，Hive的存儲(chǔ)方式，其實(shí)就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中四大存儲(chǔ)方式中的順序存儲(chǔ)，而HBase就是另外一種：散列存儲(chǔ)，類(lèi)似于鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)。這倆天然一個(gè)擅長(zhǎng)大批量操作，一個(gè)擅長(zhǎng)快速查詢(xún)。這玩意的毛病是從骨子里帶出來(lái)的，這咋解？
其實(shí)還是有解的。經(jīng)驗(yàn)豐富的你應(yīng)該知道這個(gè)方法。既然HBase和Hive都是基于HDFS的，只不過(guò)HBase的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)比較巧妙，那能不能把數(shù)據(jù)放在HBase的表里，然后Hive引用HBase的表作為外表呢？這樣既不影響HBase的快速查詢(xún)，又能讓Hive基于同一個(gè)表進(jìn)行批量數(shù)據(jù)的操作？這當(dāng)然可以！
這個(gè)解決方案很好的解決了兩個(gè)問(wèn)題：
1、數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題，原來(lái)要存兩份，現(xiàn)在一份就行了；
2、高時(shí)延問(wèn)題，原來(lái)數(shù)據(jù)到Hbase和到Hive得需要分別跑，現(xiàn)在不需要了；
同時(shí)，也順帶解決了兩份數(shù)據(jù)帶來(lái)的運(yùn)維復(fù)雜、數(shù)據(jù)不一致等一系列問(wèn)題，這也就成為了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的通用架構(gòu)之一。
但是這畢竟是兩個(gè)組件融合起來(lái)，仍然存在各種亂七八糟的問(wèn)題。比如上來(lái)就會(huì)遇到版本兼容的問(wèn)題，煩死個(gè)人。
但是這還好解決，不行就換個(gè)版本吧。但是你看看上面那個(gè)圖，Hive的數(shù)據(jù)源變成HBase了，相當(dāng)于HBase不僅要承擔(dān)本身查詢(xún)的任務(wù)，還要面對(duì)Hive過(guò)來(lái)的N多批處理的請(qǐng)求，增加了非常多的壓力。每個(gè)Hive的MapReduce任務(wù)都會(huì)啟動(dòng)N個(gè)Handler去連接HBase，HBase還不被煩死了。而且這勢(shì)必又會(huì)降低HBase原有的高速查詢(xún)的效率。
另外，HBase畢竟是列式存儲(chǔ)，在表設(shè)計(jì)的時(shí)候，就跟Hive不一樣，所以表映射的時(shí)候會(huì)有非常多的限制。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師會(huì)非常不習(xí)慣這種轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去的感覺(jué)，讓人非常難受。
所以，有沒(méi)有更好的解決方案呢？
Cloudera公司發(fā)現(xiàn)了這個(gè)巨大的問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)打造一個(gè)好產(chǎn)品的巨大潛在機(jī)會(huì)啊！于是在其他人都在研究怎么用HBase和Hive融合的時(shí)候，他們就在悄**的搞研發(fā)。他們的定位就是“Fast Analytics on Fast Data。一幫牛人搞了多久呢？3年，就出來(lái)了這么個(gè)玩意。
”
一個(gè)兼具HBase和Hive長(zhǎng)處的Kudu！
不過(guò)，想要兼具二者的長(zhǎng)處，規(guī)避二者的短處，可不是那么簡(jiǎn)單的 事情！因?yàn)槎叩娜毕菔桥c生俱來(lái)的。也就是說(shuō)，想要規(guī)避一個(gè)不能快速查詢(xún)，一個(gè)不能批量操作，那就不能基于HDFS和HBase的任何一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式，得另起一個(gè)。所以Kudu就自己整了一套：
玩數(shù)倉(cāng)或者數(shù)據(jù)庫(kù)的同學(xué)看到這個(gè)就會(huì)親切不少。因?yàn)槔锩婧芏鄦卧~是非常熟悉的，比如table、Undo、Redo等。這些都是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中沿用過(guò)來(lái)的。因?yàn)橛羞@些設(shè)計(jì)，所以Kudu是能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的刪改操作的。
這里有個(gè)小細(xì)節(jié)，Table下面是Tablet，這其實(shí)是Kudu為了適應(yīng)分布式而專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的，一個(gè)表會(huì)拆成N個(gè)tablet，散放在各個(gè)節(jié)點(diǎn)中。
既然底子類(lèi)似于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，那么與Hive類(lèi)似的數(shù)據(jù)批處理肯定就沒(méi)問(wèn)題了。
但是查詢(xún)咋辦？
注意看上圖最左側(cè)第一行，叫“BloomFile”，第二行是“AdhocIndex”。第一個(gè)其實(shí)就是布隆過(guò)濾器的應(yīng)用，第二個(gè)就是查詢(xún)索引了。同時(shí)，在每個(gè)tablet的MetaData里也會(huì)布隆過(guò)濾器和索引。這樣就能快速判斷某個(gè)數(shù)據(jù)是否在這個(gè)tablet、DiskRowSet中了。查詢(xún)也是嗷嗷快的。
Kudu貌似看上去很好，但是千萬(wàn)不要迷信哈。也有幾個(gè)不太好的地方：
1、查詢(xún)不如HBase，官方自己都說(shuō)，如果要追求快速查詢(xún)還得用HBase；
2、應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)更新，Kudu需要額外投入資源，所以裝Kudu的機(jī)器時(shí)不時(shí)會(huì)抽風(fēng)；
3、必須要有且走主鍵，非主鍵超級(jí)吃CPU；
4、設(shè)計(jì)的時(shí)候需要同時(shí)考慮更多。
因?yàn)闆](méi)有自增主鍵，所以建議用類(lèi)似UUID的解決方案，用雪花算法搞定主鍵。
設(shè)計(jì)的時(shí)候需要考慮分區(qū)策略，存儲(chǔ)的時(shí)候規(guī)避熱點(diǎn)存儲(chǔ)問(wèn)題，計(jì)算的時(shí)候也同樣可以規(guī)避數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題。之前分享過(guò)怎么解決數(shù)據(jù)傾斜，方法其實(shí)是一樣的：
隨機(jī)分區(qū)：每個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)基本均衡，簡(jiǎn)單易用，偶爾出現(xiàn)傾斜，但是特征同樣也會(huì)隨機(jī)打散。
輪詢(xún)分區(qū)：絕對(duì)不會(huì)傾斜，但是需要提前預(yù)知分成若干份，進(jìn)行輪詢(xún)。
hash散列：可以針對(duì)某個(gè)特征進(jìn)行hash散列，保證相同特征的數(shù)據(jù)在一個(gè)區(qū)，但是極容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜。
范圍分區(qū)：需要排序，臨近的數(shù)據(jù)會(huì)被分在同一個(gè)區(qū)，可以控制分區(qū)數(shù)據(jù)均勻。
不過(guò)Kudu只支持范圍、Hash、多級(jí)三種分區(qū)方式。Kudu很有意思，他支持組合分區(qū)。比如這樣：
Hash分區(qū)的優(yōu)勢(shì)在于超高寫(xiě)入吞吐量，預(yù)先設(shè)置的范圍分區(qū)可避免 tablet 無(wú)限增長(zhǎng)的問(wèn)題；兩者結(jié)合，那是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，非常有意思。
Kudu畢竟還是一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，雖然提供了接口供我們使用，但是得用Java寫(xiě)??！數(shù)倉(cāng)同學(xué)是不是要哭了？
別著急！早就有解決方案了。那就是Kudu+Impala，雙劍合并。kudu負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，Impala負(fù)責(zé)計(jì)算和SQL友好，你看，多棒啊~~~
最后用一個(gè)簡(jiǎn)單的架構(gòu)演進(jìn)圖收尾吧：
擴(kuò)展閱讀：kudu的相關(guān)信息可以在Apache官網(wǎng)可以找到，我手上有一份網(wǎng)易大佬分享的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，各位可以參考一下?！按髷?shù)據(jù)架構(gòu)師”公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“kudu”即可下載。
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶(hù)及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類(lèi)的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶(hù)體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣(mài)產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶(hù)點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買(mǎi)或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷(xiāo)；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶(hù)名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢(xún)；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤(pán)、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶(hù)；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶(hù)舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶(hù)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶(hù)違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶(hù)對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過(guò)「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)