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san_yun
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HBase的数据的update

 
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hbase是以rowkey,column,timestamp这三个维度来区分的。

即如果两条记录其rowkey,column,timestamp一样的话,那么hbase就会认为其是相同的数据。

 

Java代码  收藏代码
  1.          row     column   value   time  
  2. put      r1     cf:c1      '5'       10  
  3. put      r1     cf:c1      '6'       10  
  4. put      r1     cf:c2      '7'    
  5. put      r1     af:c2      '8'  
  6. put      r2     cf:c1      '9'  

 

 如上所示首先插入一条数据其值为5,然后又插入一条数据其值为6.

此时用客户端接口取到的都是value=‘6’的数据,这可以认为是对原数据的一个覆盖。

我们知道hbase的write数据是以append的形式追加的。只有当前compact的时候才会进行无效数据删除。

那么在compact之前hbase的存储文件就存在该记录的两份不同的数据,那么hbase是怎么区别这两份数据,并返回给用户的呢,下面从代码角度来分析

首先我们来看hbase的put过程,这个逻辑比较清除,首先根据table,和row找到相对应的region,然后和该region的regionserver通信。

其写入过程是一个wal过程,即先写日志后写内存,保证数据不会因为regionserver down而丢失。

 

写日志的过程不赘述了。

 

主要来看看写memstore的过程:

 

Java代码  收藏代码
  1. private long applyFamilyMapToMemstore(Map<byte[], List<KeyValue>> familyMap) {  
  2.   ReadWriteConsistencyControl.WriteEntry w = null;  
  3.   long size = 0;  
  4.   try {  
  5.     w = rwcc.beginMemstoreInsert();  
  6.   
  7.     for (Map.Entry<byte[], List<KeyValue>> e : familyMap.entrySet()) {  
  8.       byte[] family = e.getKey();  
  9.       List<KeyValue> edits = e.getValue();  
  10.   
  11.       Store store = getStore(family);  
  12.       for (KeyValue kv: edits) {  
  13.         kv.setMemstoreTS(w.getWriteNumber());  
  14.         size += store.add(kv);  
  15.       }  
  16.     }  
  17.   } finally {  
  18.     rwcc.completeMemstoreInsert(w);  
  19.   }  
  20.   return size;  
  21. }  

 

rwcc是用来控制读写一致性的,对于任何一个put,当其写入memstore的时候,都会设置其MemstoreTs的值。

而这个值在内存中是以一个递增的形式存在的,即新写入内存的数据比旧的其MemstoreTs大。而这个值就是用来保证在内存中的update的可靠性。举个例子,还是上面的两个put

1. put      r1     cf:c1      '5'       10
2. put      r1     cf:c1      '6'       10

第一条记录首先写进内存其memstoreTs为1,第二条记录的memstoreTs为二,那么第二条记录在内存中就排在第一条记录前面,说到这来看看内存中数据是怎么排序的。

 

我们知道hbase 是以key-value存放数据的,其底层存储完全依赖HDFS文件系统。

同样在内存中存储的也是key-value,在磁盘上是以storefile(hfile)存储,且都是有序的

其排序规则如下:

(以自然序列排序 a<b,2<3,23<3)

首先比较 rowkey 小的排前面

然后是  family小的排前面

接下来按排 column

然后是timestamp 排序 时间越大的拍前面

接下来是按key的TYPE排序 有min,delete,deleteFamily,put,deletecolumn,max

最后比较文件的maxsequenceId,越大的说明越新排在前面。memstore的maxsequenceId默认是整数最大值

如果是两个相同key的put的数据都在内存里那么上面的比较规则就都不适用了,此时就会比较这两个put的memstoreTs, 大的排在前面。

我们知道一个put里面可以有很多cf,那么如果在一个put当中有两个一样的数据,此时会如何呢。

这个hbase也做了处理。一个put中维护的是一个familymap<family,map<>>格式,显然当有两条一致的数据插入时,map自动会覆盖前一条数据。

 

 

那么此时用户以指定key取该条数据的话,会遵循以下原则:

 

首先从定位memstore和每个storefile(一个family就是一个Hstore,包裹一个Memstore和n个storefile)的target value的row的起始处。,比较当前memstoe和storefile的keyvalue,选取最靠前的数据,若满足则返回,若不满足则取下一条知道找到为止。

 显然在这个过程中上述的put的第二条数据肯定是在第一条数据前面的,所以首先会取到第二条即最新的数据~~~

 

hbase就是通过keyvalue的排序和get的机制来保证取到的都是最新的value

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