日期:2014-05-16  浏览次数:20484 次

对HBase中Bloomfilter类型的设置及使用的理解
1.Bloomfilter的原理?
可参考 http://hi.baidu.com/yizhizaitaobi/blog/item/cc1290a0a0cd69974610646f.html

2.Bloomfilter在HBase中的作用?
HBase利用Bloomfilter来提高随机读(Get)的性能,对于顺序读(Scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的

3.Bloomfilter在HBase中的开销?
Bloomfilter是一个列族(cf)级别的配置属性,如果你在表中设置了Bloomfilter,那么HBase会在生成StoreFile时包含一份bloomfilter结构的数据,称其为MetaBlock;MetaBlock与DataBlock(真实的KeyValue数据)一起由LRUBlockCache维护。所以,开启bloomfilter会有一定的存储及内存cache开销。

4.Bloomfilter如何提高随机读(Get)的性能?
对于某个region的随机读,HBase会遍历读memstore及storefile(按照一定的顺序),将结果合并返回给客户端。如果你设置了bloomfilter,那么在遍历读storefile时,就可以利用bloomfilter,忽略某些storefile。

5.HBase中的Bloomfilter的类型及使用?

a)ROW, 根据KeyValue中的row来过滤storefile
举例:假设有2个storefile文件sf1和sf2,
sf1包含kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v)
sf2包含kv3(r3 cf:q1 v)、kv4(r4 cf:q1 v)
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW,那么get(r1)时就会过滤sf1,get(r3)就会过滤sf2

b)ROWCOL,根据KeyValue中的row+qualifier来过滤storefile
举例:假设有2个storefile文件sf1和sf2,
sf1包含kv1(r1 cf:q1 v)、kv2(r2 cf:q1 v)
sf2包含kv3(r1 cf:q2 v)、kv4(r2 cf:q2 v)
如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROW,无论get(r1,q1)还是get(r1,q2),都会读取sf1+sf2;而如果设置了CF属性中的bloomfilter为ROWCOL,那么get(r1,q1)就会过滤sf2,get(r1,q2)就会过滤sf1

6.ROWCOL一定比ROW效果好么?
不一定

a)ROWCOL只对指定列(Qualifier)的随机读(Get)有效,如果应用中的随机读get,只含row,而没有指定读哪个qualifier,那么设置ROWCOL是没有效果的,这种场景就应该使用ROW

b)如果随机读中指定的列(Qualifier)的数目大于等于2,在0.90版本中ROWCOL是无效的,而在0.92版本以后,HBASE-2794对这一情景作了优化,是有效的(通过KeyValueScanner#seekExactly)

c)如果同一row多个列的数据在应用上是同一时间put的,那么ROW与ROWCOL的效果近似相同,而ROWCOL只对指定了列的随机读才会有效,所以设置为ROW更佳

7.ROWCOL与ROW只在名称上有联系,ROWCOL并不是ROW的扩展,不能取代ROW

8.region下的storefile数目越多,bloomfilter的效果越好

9.region下的storefile数目越少,HBase读性能越好


如有错误,谢谢指正!
1 楼 shenbai 2012-06-19  
对于顺序读(Scan)而言,设置Bloomfilter是没有作用的

这个说法不合适,你的理解有偏差,如果开启了bloom Filter,无论是get还是Scan都做是否在文件中的检查。

The final question is whether to use a row or a row+column Bloom filter. The answer
depends on your usage pattern. If you are doing only row scans, having the more specific row+column filter will not help at all: having a row-level Bloom filter enables you to narrow down the number of files that need to be checked, even when you do row+column read operations, but not the other way around.