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SHC:使用 Spark SQL 高效地读写 HBase

Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件。很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据,而目前 Spark 内置是支持很多数据源的,其中就包括了 HBase,但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据。这个 TableInputFormat 有一些缺点:

  • 一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据;
  • TableInputFormat 中不支持 BulkGet;
  • 不能享受到 Spark SQL 内置的 catalyst 引擎的优化。

基于这些问题,来自 Hortonworks 的工程师们为我们带来了全新的 Apache Spark—Apache HBase Connector,下面简称 SHC。通过这个类库,我们可以直接使用 Spark SQL 将 DataFrame 中的数据写入到 HBase 中;而且我们也可以使用 Spark SQL 去查询 HBase 中的数据,在查询 HBase 的时候充分利用了 catalyst 引擎做了许多优化,比如分区修剪(partition pruning),列修剪(column pruning),谓词下推(predicate pushdown)和数据本地性(data locality)等等。因为有了这些优化,通过 Spark 查询 HBase 的速度有了很大的提升。

注意:SHC 同时还提供了将 DataFrame 中的数据直接写入到 HBase 中,但是整个代码并没有什么优化的地方,所以本文对这部分不进行介绍。感兴趣的读者可以直接到这里查看相关写数据到 HBase 的代码。

SHC 是如何实现查询优化的呢

SHC 主要使用下面的几种优化,使得 Spark 获取 HBase 的数据扫描范围得到减少,提高了数据读取的效率。

将使用 Rowkey 的查询转换成 get 查询

我们都知道,HBase 中使用 Get 查询的效率是非常高的,所以如果查询的过滤条件是针对 RowKey 进行的,那么我们可以将它转换成 Get 查询。为了说明这点,我们使用下面的例子进行说明。假设我们定义好的 HBase catalog 如下:

val catalog = s"""{
  |"table":{"namespace":"default", "name":"iteblog", "tableCoder":"PrimitiveType"},
  |"rowkey":"key",
  |"columns":{
    |"col0":{"cf":"rowkey", "col":"id", "type":"int"},
    |"col1":{"cf":"cf1", "col":"col1", "type":"boolean"},
    |"col2":{"cf":"cf2", "col":"col2", "type":"double"},
    |"col3":{"cf":"cf3", "col":"col3", "type":"float"},
    |"col4":{"cf":"cf4", "col":"col4", "type":"int"},
    |"col5":{"cf":"cf5", "col":"col5", "type":"bigint"},
    |"col6":{"cf":"cf6", "col":"col6", "type":"smallint"},
    |"col7":{"cf":"cf7", "col":"col7", "type":"string"},
    |"col8":{"cf":"cf8", "col":"col8", "type":"tinyint"}
  |}
|}""".stripMargin

那么如果有类似下面的查询

val df = withCatalog(catalog)
df.createOrReplaceTempView("iteblog_table")
sqlContext.sql("select * from iteblog_table where id = 1")
sqlContext.sql("select * from iteblog_table where id = 1 or id = 2")
sqlContext.sql("select * from iteblog_table where id in (1, 2)")

因为查询条件直接是针对 RowKey 进行的,所以这种情况直接可以转换成 Get 或者 BulkGet 请求的。第一个 SQL 查询过程类似于下面过程

SHC:使用 Spark SQL 高效地读写 HBase
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后面两条 SQL 查询其实是等效的,在实现上会把 key in (x1, x2, x3..) 转换成 (key == x1) or (key == x2) or ... 的。整个查询流程如下:

SHC:使用 Spark SQL 高效地读写 HBase
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如果我们的查询里面有 Rowkey 还有其他列的过滤,比如下面的例子

sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 and col7 = 'xxx'")

那么上面的 SQL 翻译成 HBase 的下面查询

val filter = new SingleColumnValueFilter(
              Bytes.toBytes("cf7"), Bytes.toBytes("col7 ")
              CompareOp.EQUAL,
             Bytes.toBytes("xxx"))

val g = new Get(Bytes.toBytes(1))
g.addColumn(Bytes.toBytes("cf6"), Bytes.toBytes("col6"))
g.addColumn(Bytes.toBytes("cf8"), Bytes.toBytes("col8"))
g.setFilter(filter)

如果有多个 and 条件,都是使用 SingleColumnValueFilter 进行过滤的,这个都好理解。如果我们有下面的查询

sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 or col7 = 'xxx'")

那么在 shc 里面是怎么进行的呢?事实上,如果碰到非 RowKey 的过滤,那么这种查询是需要扫描 HBase 的全表的。上面的查询在 shc 里面就是将 HBase 里面的所有数据拿到,然后传输到 Spark ,再通过 Spark 里面进行过滤,可见 shc 在这种情况下效率是很低下的。

注意,上面的查询在 shc 返回的结果是错误的。具体原因是在将 id = 1 or col7 = 'xxx' 查询条件进行合并时,丢弃了所有的查找条件,相当于返回表的所有数据。定位到代码可以参见下面的

def or[T](left: HRF[T],
            right: HRF[T])(implicit ordering: Ordering[T]): HRF[T] = {
    val ranges = ScanRange.or(left.ranges, right.ranges)
    val typeFilter = TypedFilter.or(left.tf, right.tf)
    HRF(ranges, typeFilter, left.handled && right.handled)
}

同理,类似于下面的查询在 shc 里面其实都是全表扫描,并且将所有的数据返回到 Spark 层面上再进行一次过滤。

sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 or col7 <= 'xxx'")
sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where id = 1 or col7 >= 'xxx'")
sqlContext.sql("select id, col6, col8 from iteblog_table where col7 = 'xxx'")

很显然,这种方式查询效率并不高,一种可行的方案是将算子下推到 HBase 层面,在 HBase 层面通过 SingleColumnValueFilter 过滤一部分数据,然后再返回到 Spark,这样可以节省很多数据的传输。

组合 RowKey 的查询优化

shc 还支持组合 RowKey 的方式来建表,具体如下:

  def cat =
    s"""{
       |"table":{"namespace":"default", "name":"iteblog", "tableCoder":"PrimitiveType"},
       |"rowkey":"key1:key2",
       |"columns":{
       |"col00":{"cf":"rowkey", "col":"key1", "type":"string", "length":"6"},
       |"col01":{"cf":"rowkey", "col":"key2", "type":"int"},
       |"col1":{"cf":"cf1", "col":"col1", "type":"boolean"},
       |"col2":{"cf":"cf2", "col":"col2", "type":"double"},
       |"col3":{"cf":"cf3", "col":"col3", "type":"float"},
       |"col4":{"cf":"cf4", "col":"col4", "type":"int"},
       |"col5":{"cf":"cf5", "col":"col5", "type":"bigint"},
       |"col6":{"cf":"cf6", "col":"col6", "type":"smallint"},
       |"col7":{"cf":"cf7", "col":"col7", "type":"string"},
       |"col8":{"cf":"cf8", "col":"col8", "type":"tinyint"}
       |}
       |}""".stripMargin

上面的 col00 和 col01 两列组合成一个 rowkey,并且 col00 排在前面,col01 排在后面。比如 col00 ='row002',col01 = 2,那么组合的 rowkey 为 row002\x00\x00\x00\x02。那么在组合 Rowkey 的查询 shc 都有哪些优化呢?现在我们有如下查询

df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000' and col01 = 0").show()

根据上面的信息,RowKey 其实是由 col00 和 col01 组合而成的,那么上面的查询其实可以将 col00 和 col01 进行拼接,然后组合成一个 RowKey,然后上面的查询其实可以转换成一个 Get 查询。但是在 shc 里面,上面的查询是转换成一个 scan 和一个 get 查询的。scan 的 startRow 为 row000,endRow 为 row000\xff\xff\xff\xff;get 的 rowkey 为 row000\xff\xff\xff\xff,然后再将所有符合条件的数据返回,最后再在 Spark 层面上做一次过滤,得到最后查询的结果。因为 shc 里面组合键查询的代码还没完善,所以当前实现应该不是最终的。

在 shc 里面下面两条 SQL 查询下沉到 HBase 的逻辑一致

df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000'").show()
df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 = 'row000' and col01 = 0").show()

唯一区别是在 Spark 层面上的过滤。

scan 查询优化

如果我们的查询有 < 或 > 等查询过滤条件,比如下面的查询条件:

df.sqlContext.sql("select col00, col01, col1 from iteblog where col00 > 'row000' and col00 < 'row005'").show()

这个在 shc 里面转换成 HBase 的过滤为一条 get 和 一个 scan,具体为 get 的 Rowkey 为 row0005\xff\xff\xff\xff;scan 的 startRow 为 row000,endRow 为 row005\xff\xff\xff\xff,然后将查询的结果返回到 spark 层面上进行过滤。

总体来说,shc 能在一定程度上对查询进行优化,避免了全表扫描。但是经过评测,shc 其实还有很多地方不够完善,算子下沉并没有下沉到 HBase 层面上进行。目前这个项目正在和 hbase 自带的 connectors 进行整合(https://github.com/apache/hbase-connectors),相关 issue 参见 Enhance the current spark-hbase connector

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本文链接: 【SHC:使用 Spark SQL 高效地读写 HBase】(https://www.iteblog.com/archives/2522.html)
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(5)个小伙伴在吐槽
  1. Yokii2019-04-24 09:55 回复
  2. 请问有没有人将shc投入实际生产中呢?

    Yokii2019-04-24 09:54 回复
  3. 🙂 😛 啊啊啊

    Yokii2019-04-24 09:54 回复
  4. 请问有人在实际生产中使用shc吗?

    Yokii2019-04-24 09:50 回复
    • 肯定有的,Hortonworks 应该就是这么用的。

      w3970907702019-04-24 12:48 回复