本篇要評(píng)測(cè)的NoSQL產(chǎn)品是HBase，和其他簡(jiǎn)單的Key-Value結(jié)構(gòu)不同，HBase主要面向處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，可以認(rèn)為是Google BigTable的一個(gè)開(kāi)源版本。由于Facebook使用HBase來(lái)存儲(chǔ)消息內(nèi)容和大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)分析而使得這一產(chǎn)品備受關(guān)注。

一、HBase簡(jiǎn)介

HBase是用Java開(kāi)發(fā)的，是一個(gè)開(kāi)源的、分布式的、面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)，其存儲(chǔ)的每個(gè)值都有一個(gè)時(shí)間戳，可以根據(jù)定義好的規(guī)則保存多個(gè)版本(默認(rèn)是3個(gè))，這樣就可以記錄數(shù)據(jù)的變動(dòng)情況。

HBase和Hadoop無(wú)縫集成，可以利用HDFS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的底層分布式存儲(chǔ)，保證冗余和可靠性，通過(guò)ZooKeeper來(lái)實(shí)現(xiàn)一致性和高可用性。

HBase有兩種部署方式：一種是比較簡(jiǎn)單的單實(shí)例方式，它已經(jīng)內(nèi)置了0.20版本的Hadoop包和一個(gè)本地ZooKeeper，它們運(yùn)行在同一個(gè) JVM之下，可以用本地文件系統(tǒng)而不用HDFS。另外一種比較復(fù)雜的分布式部署，需要在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)替換自帶的Hadoop包以免有版本問(wèn)題，而且必須有一個(gè)HDFS實(shí)例，同時(shí)需要獨(dú)立的ZooKeeper集群，這也是處理海量數(shù)據(jù)時(shí)的推薦的部署方式。本文為測(cè)試方便，使用簡(jiǎn)單的單實(shí)例部署方式。

二、安裝和使用

首先從鏡像下載最新版的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 

先檢查下本地的JDK版本是否在1.6以上：

[root@localhost hbase]# java -version 
java version "1.6.0_24" 

解壓并配置數(shù)據(jù)文件的路徑：

[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> 

啟動(dòng)Hbase進(jìn)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 

可以通過(guò)自帶的shell命令來(lái)進(jìn)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實(shí)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開(kāi)源出來(lái)的thrift，官網(wǎng)是：http://thrift.apache.org/ ，它是一個(gè)類似ice的中間件，用于不同系統(tǒng)語(yǔ)言間信息交換。首先下載最新的版本0.6.1：

[root@localhost hbase]# wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache//thrift/0.6.1/thrift-0.6.1.tar.gz 

安裝需要的依賴包：

[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 

編譯安裝：

[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客戶端需要的包及剛才生成的接口文件復(fù)制出來(lái)供php程序調(diào)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 

啟動(dòng)hbase和thrift進(jìn)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服務(wù)默認(rèn)監(jiān)聽(tīng)的端口是9090。至此測(cè)試環(huán)境搭建完畢。

#p#

三、測(cè)試說(shuō)明

1、測(cè)試環(huán)境

HBase部署在一臺(tái)PC 服務(wù)器上，配置如下：

CPU為Xeon 2.80GHz *4

內(nèi)存為4G

硬盤(pán)為一塊400G SATA盤(pán)

操作系統(tǒng)為64位CentOS 5.3版本

2、測(cè)試方法

采用PHP客戶端進(jìn)行測(cè)試，在安裝過(guò)程中我們已經(jīng)獲取了PHP客戶端訪問(wèn)HBase需要的包含文件。

為了不對(duì)測(cè)試服務(wù)器產(chǎn)生額外的影響，測(cè)試客戶端部署在另外一臺(tái)獨(dú)立的服務(wù)器上，運(yùn)行的PHP的版本是5.3.5，web server是Nginx 0.8.54，通過(guò)fastcgi的方式調(diào)用PHP服務(wù)。使用apache ab工具實(shí)現(xiàn)多個(gè)請(qǐng)求和并發(fā)操作。

測(cè)試過(guò)程首先是進(jìn)行寫(xiě)操作，通過(guò)500個(gè)請(qǐng)求，每個(gè)請(qǐng)求寫(xiě)入10000條記錄，并發(fā)度為1來(lái)共寫(xiě)入500萬(wàn)條數(shù)據(jù)，每個(gè)行(row)定義為數(shù)字1到 5000000，列(column)標(biāo)記為id:對(duì)應(yīng)的行id，列value為100個(gè)字節(jié)大小的數(shù)據(jù)，版本默認(rèn)為記錄3個(gè)。然后是讀操作，發(fā)起5000 個(gè)請(qǐng)求，每個(gè)請(qǐng)求隨機(jī)根據(jù)row id值讀出1000條記錄，并發(fā)度為10共讀出500萬(wàn)條記錄，評(píng)測(cè)的重點(diǎn)是寫(xiě)入和讀出數(shù)據(jù)的時(shí)間，以及在此過(guò)程中服務(wù)器的資源使用情況。

四、測(cè)試結(jié)果

1、寫(xiě)操作

成功寫(xiě)入500萬(wàn)條記錄，共耗時(shí)5418秒，平均每秒寫(xiě)入數(shù)據(jù)923筆。磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)文件大小620M。寫(xiě)入過(guò)程中，服務(wù)器內(nèi)存、CPU和磁盤(pán)等資源使用情況如下圖所示：

可見(jiàn)，內(nèi)存使用平穩(wěn)上升，最后占用1G左右，主要用來(lái)緩存數(shù)據(jù)，中間有偶爾的內(nèi)存使用高峰，猜測(cè)是JAVA 的垃圾回收后會(huì)釋放內(nèi)存。CPU使用非常平穩(wěn)，idle穩(wěn)定在79左右，幾乎沒(méi)有wait發(fā)生。磁盤(pán)IO非常低，但是寫(xiě)入速度較慢。總體來(lái)說(shuō)占用資源很少，表現(xiàn)也很平穩(wěn)。

2、讀操作

成功讀出500萬(wàn)條記錄，共耗時(shí)8521秒，平均每秒讀出數(shù)據(jù)587筆。

讀數(shù)據(jù)過(guò)程中磁盤(pán)IO很低，幾乎沒(méi)有波動(dòng)。CPU消耗較多，Idle值穩(wěn)定在13左右，等待CPU資源的進(jìn)程一直有3到14個(gè)。內(nèi)存表現(xiàn)平穩(wěn)沒(méi)有波動(dòng)。

五、總結(jié)

通過(guò)以上測(cè)試結(jié)果可以看出，HBase讀寫(xiě)效率并不高，因?yàn)樗轻槍?duì)海量數(shù)據(jù)處理來(lái)設(shè)計(jì)的，側(cè)重的是海量存儲(chǔ)下的性能而非Key-Value存儲(chǔ)的效率，因此這也是正常的，另外由于寫(xiě)入速度慢，因此磁盤(pán)IO占用非常低，這和其他幾款NoSQL有明顯的區(qū)別。隨著淘寶等國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭不斷加大使用 HBase的規(guī)模，相信在國(guó)內(nèi)會(huì)有越來(lái)越多的成功案例。

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