主流NoSQL数据库评测之HBase
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本篇要评测的NoSQL产品是HBase，和其他简单的Key-Value结构不同，HBase主要面向处理海量数据的应用，可以认为是 Google BigTable的一个开源版本。由于Facebook使用HBase来存储消息内容和大数据量的实时分析而使得这一产品备受关注。 一、HBase简介 HBase是用Java开发的，是一个开源的、分布式的、面向列的数据库，其存储的每个值都有一个时间戳，可以根据定义好的规则保存多个版本(默认是3个)，这样就可以记录数据的变动情况。 HBase和Hadoop无缝集成，可以利用HDFS实现数据的底层分布式存储，保证冗余和可靠性，通过ZooKeeper来实现一致性和高可用性。 HBase有两种部署方式：一种是比较简单的单实例方式，它已经内置了0.20版本的Hadoop包和一个本地ZooKeeper，它们运行在同一个 JVM之下，可以用本地文件系统而不用HDFS。另外一种比较复杂的分布式部署，需要在每一个节点替换自带的Hadoop包以免有版本问题，而且必须有一 个HDFS实例，同时需要独立的ZooKeeper集群，这也是处理海量数据时的推荐的部署方式。本文为测试方便，使用简单的单实例部署方式。 二、安装和使用 首先从镜像下载最新版的HBase，目前最新的版本是0.90.3：
[root@localhost hbase]# wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/hbase/stable/hbase-0.90.3.tar.gz
先检查下本地的JDK版本是否在1.6以上：
[root@localhost hbase]# java
-
version
java version " 1.6.0_24 " 解压并配置数据文件的路径：
[root@localhost hbase]# tar zxvf hbase-0.90.3.tar.gz
[root@localhost hbase]# cd hbase-0.90.3/conf [root@localhost conf]# vi hbase-site.xml </ configuration > < configuration > < property > < name > hbase.rootdir </ name > < value > /home/banping/hbase/data </ value > </ property > 启动Hbase进程：
[root@localhost hbase-0.90.3]# bin/start-hbase.sh
starting master,logging to /home/banping/hbase/hbase-0.90.3/bin/../logs/hbase-root-master-localhost.localdomain.out 可以通过自带的shell命令来进行基本的操作：
[root@localhost hbase-0.90.3]# bin/hbase shell
hbase(main):002:0> create 'test','cf' 0 row(s) in 0.9940 seconds hbase(main):019:0> list TABLE test 1 row(s) in 0.0290 seconds hbase(main):022:0> put 'test','row1','cf:a','value1' 0 row(s) in 0.2130 seconds hbase(main):023:0> put 'test','row2','cf:b','value2' 0 row(s) in 0.0120 seconds hbase(main):024:0> put 'test','row3','cf:c','value3' 0 row(s) in 0.0130 seconds hbase(main):025:0> scan 'test' ROW COLUMN+CELL row1 column=cf:a,timestamp=1310027460885,value=value1 row2 column=cf:b,timestamp=1310027469458,value=value2 row3 column=cf:c,timestamp=1310027476262,value=value3 3 row(s) in 0.0870 seconds hbase(main):026:0> get 'test','row1' COLUMN CELL cf:a timestamp=1310027460885,value=value1 1 row(s) in 0.0250 seconds hbase(main):027:0> disable 'test' 0 row(s) in 2.0920 seconds hbase(main):029:0> drop 'test' 0 row(s) in 1.1440 seconds hbase(main):030:0> exit 停止Hbase实例：
[root@localhost hbase-0.90.3]# ./bin/stop-hbase.sh
stopping hbase...... 如果使用PHP操作Hbase，可以使用Facebook开源出来的thrift，官网是：http://thrift.apache.org/ ，它是一个类似ice的中间件，用于不同系统语言间信息交换。首先下载最新的版本0.6.1：
[root@localhost hbase]# wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//thrift/0.6.1/thrift-0.6.1.tar.gz
安装需要的依赖包：
[root@localhost thrift-0.6.1]# sudo yum install automake libtool flex bison pkgconfig gcc-c++ boost-devel libevent-devel zlib-devel python-devel ruby-devel
编译安装：
[root@localhost thrift-0.6.1]# ./configure --prefix=/home/banping/hbase/thrift --with-php-config=/usr/local/php/bin/
[root@localhost thrift-0.6.1]# make [root@localhost thrift-0.6.1]# make install 生成php和hbase的接口文件：
[root@localhost hbase]# thrift/bin/thrift --gen php /home/banping/hbase/hbase-0.90.3/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/thrift/Hbase.thrift
[root@localhost hbase]# cd gen-php/Hbase [root@localhost Hbase]# ll total 320 -rw-r--r-- 1 root root 285433 Jul 7 19:22 Hbase.php -rw-r--r-- 1 root root 27426 Jul 7 19:22 Hbase_types.php 把PHP客户端需要的包及刚才生成的接口文件复制出来供php程序调用：
[root@localhost Hbase]# cp -a /home/banping/hbase/thrift-0.6.1/lib/php /home/webtest/thrift/
[root@localhost Hbase]# cd /home/webtest/thrift/ [root@localhost thrift]# mkdir packages [root@localhost thrift]# cp -a /home/banping/hbase/gen-php/Hbase /home/webtest/thrift/packages 启动hbase和thrift进程：
[root@localhost hbase-0.90.3]# ./bin/start-hbase.sh
[root@localhost hbase-0.90.3]# ./bin/hbase-daemon.sh start thrift starting thrift,logging to /home/banping/hbase/hbase-0.90.3/bin/../logs/hbase-root-thrift-localhost.localdomain.out thrift服务默认监听的端口是9090。至此测试环境搭建完毕。 三、测试说明 1、测试环境 HBase部署在一台PC 服务器上，配置如下： CPU为Xeon 2.80GHz *4 内存为4G 硬盘为一块400G SATA盘 操作系统为64位CentOS 5.3版本 2、测试方法 采用PHP客户端进行测试，在安装过程中我们已经获取了PHP客户端访问HBase需要的包含文件。 为了不对测试服务器产生额外的影响，测试客户端部署在另外一台独立的服务器上，运行的PHP的版本是5.3.5，web server是Nginx 0.8.54，通过fastcgi的方式调用PHP服务。使用apache ab工具实现多个请求和并发操作。 测试过程首先是进行写操作，通过500个请求，每个请求写入10000条记录，并发度为1来共写入500万条数据，每个行(row)定义为数字1到 5000000，列(column)标记为id:对应的行id，列value为100个字节大小的数据，版本默认为记录3个。然后是读操作，发起5000 个请求，每个请求随机根据row id值读出1000条记录，并发度为10共读出500万条记录，评测的重点是写入和读出数据的时间，以及在此过程中服务器的资源使用情况。 四、测试结果 1、写操作 成功写入500万条记录，共耗时5418秒，平均每秒写入数据923笔。磁盘上的数据文件大小620M。写入过程中，服务器内存、CPU和磁盘等资源使用情况如下图所示：
可见，内存使用平稳上升，最后占用1G左右，主要用来缓存数据，中间有偶尔的内存使用高峰，猜测是JAVA 的垃圾回收后会释放内存。CPU使用非常平稳，idle稳定在79左右，几乎没有wait发生。磁盘IO非常低，但是写入速度较慢。总体来说占用资源很 少，表现也很平稳。 2、读操作 成功读出500万条记录，共耗时8521秒，平均每秒读出数据587笔。 读数据过程中磁盘IO很低，几乎没有波动。CPU消耗较多，Idle值稳定在13左右，等待CPU资源的进程一直有3到14个。内存表现平稳没有波动。
四、总结 通过以上测试结果可以看出，HBase读写效率并不高，因为它是针对海量数据处理来设计的，侧重的是海量存储下的性能而非Key-Value存储的效 率，因此这也是正常的，另外由于写入速度慢，因此磁盘IO占用非常低，这和其他几款NoSQL有明显的区别。随着淘宝等国内互联网巨头不断加大使用 HBase的规模，相信在国内会有越来越多的成功案例。 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
