HBase存储方案设计

需求描述

将数据记录持久化存储在HBase中，需要支持如下功能：

支持高吞吐量读写操作，实时采集10,000条/秒；

支持动态添加字段；

支持服务端过滤；

支持部分字段修改。

设计方案

按列存储

优点

扩展性好，支持动态添加新列；

支持服务端按列过滤；

可读性好，方便调试；

获取少量列数据时，读取数据少，节约网络带宽资源；

方便修改部分列值。

缺点

占用磁盘空间较多；

数据采集性能差。

列合并为JSON格式存储

优点

相对方案1，减少数据列，节约磁盘空间；

相对方案1，数据读、写性能较好；

扩展性好，支持动态添加新列；

相对方案3数据可读性好，方便调试；

缺点

不便于服务端按列过滤；

数据只能整体获取，当获取少量列时也需要将整个json对象获取，对磁盘和网络资源造成浪费；

不便于修改部分列值，需要整体反序列化替换修改值后再重新序列化后写入。

列合并为PB格式存储

优点

相对方案1，减少数据列，并通过PB格式对数据压缩，节约磁盘空间；

数据读、写性能好。

缺点

扩展性差，添加新列时需要修改PB对象；

不支持服务端按列过滤；

数据可读性差，不方便调试；

数据只能整体获取，当获取少量列时也需要将整个PB对象获取，对磁盘和网络资源造成浪费；

不便于修改部分列值，需要整体反序列化替换修改值后再重新序列化后写入。

批量写入性能对比

单线程连续批量发送100万条过车记录（每条记录37个字段，每批10000条记录），三种方案完成数据采集总耗时对比结果如下：



图3_1 HBase批量写入性能

批量读取性能对比

单线程批量读取100万条过车记录（每条记录37个字段，每批10000条记录），分别从非压缩表和Snappy压缩表读取记录并执行反序列化操作（按列存储格式的读取性能表示从result中获取属性值的时间消耗），记录每种存储格式的总耗时与反序列化耗时情况，图4_1对应非压缩表的测试结果，图4_2对应Snappy压缩表的测试结果：
注：

读取部分列测试只获取tfs_id，plate_image_path，image_path三列；

按列存储的测试数据中红色部分表示从result中获取字段的时间消耗。



图4_1 HBase非压缩表批量读取性能



图4_2 HBase snappy压缩表批量读取性能

存储空间占用对比

单线程连续批量发送100万条过车记录（37个字段），三种方案存储空间占用对比结果如下（下图数据表示一份数据的空间占用情况，不包括副本大小）：



图5_1 HBase存储空间占用情况