Webanwendungen mit Apache HBase entwickeln

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Webanwendungen mit Apache HBase entwickeln

Roman RoelofsenManaging Director (aka Alpha Geek)

Weigle Wilczek GmbH

Twitter: romanroe

JAX, 19. April 2012

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WeigleWilczek - Uber Uns

I IT-Beratung, Software-Entwicklung

I Typische AnwendungenI ”Web-Anwendungen”I LagerverwaltungI Kennzahlenanalyse, Dashboards

I Kein Facebook, Twitter, etc.

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Typischer Stack

I JVM

I Jetty/Tomcat/WebSphere

I Guice/Spring

I Diverse Web-Frameworks

I Diverse RDBMS (MySQL, PostreSQL, ...)I Ein paar Exoten

I MongoDBI Prevayler

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Probleme mit RDBMS

I Schlechte horizontale SkalierungI Option A) Partitionierung nach FunktionI Option B) Partitionierung nach PK, Hash, etc.

I Vertikale Skalierung ist teuer

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Warum NoSQL?

I Buzzword! (== Spaß, meistens jedenfalls)I Partitionierungsfahigkeiten sind wirtschaftlich interessant

I Skaliert die Abfragezeit mit der Serveranzahl?I Kosten fur Redundanz konnen berechnet werdenI memcached, etc. wird uberflussig (weniger Administration)

I NoSQL-Architekturen passen gut zum Cloud-Trend

I Apache Hadoop wird (in den USA) sehr gehyped

I → Evaluierung

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Warum NoSQL?

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Warum NoSQL?

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Warum NoSQL?

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Auswahl NoSQL

I Sammelbegriff fur viele DatenbankenI Dokumenten-DatenbankI Graph-DatenbankI Key/Value DatenbankI Objekt-DatenbankI Google’s BigTable, Amazon’s DynamoI ...

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Google’s BigTable

I Verteilte Key/Value Datenbank

I Basiert auf Google File System

I Fehlertolerant

I Skalierbar

I Lauft auf ”billiger” Hardware

I Erlaubt Parallelisierung (MapReduce & Co.)

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Apache Hadoop Stack

I HadoopI Verteiltes Dateisystem (HDFS)

I HiveI Abfragen

I MapReduceI Implementierung fur das HDFS

I HBaseI BigTable-Implementierung

I MediaGuardian Innovation Awards: Innovator of the YearI Wikipedia: ”...Hervorgehoben wurde, dass Hadoop so

vielseitige und weitreichende Anwendungen ermoglicht, dass essich als Beginn einer neuen Datenrevolution erweisen konne.”

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Exkurs: HBase vs. Cassandra

I HBase VorteileI KonsistenzI Read-Performance > Write-Performance

I Cassandra VorteileI Write-Performance > Read-Performance

I Wichtig fur Business-AnwendungenI KonsistenzI Read-PerformanceI Abfragen

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HBase - Datendesign

I Key/Value DatenbankI java.util.Map

I Row

Map<ROW_ID, DATA>

I Column Family

Map<ROW_ID, Map<FAMILY_ID, DATA>>

I Column

Map<ROW_ID, Map<FAMILY_ID, Map<COLUMN_ID, DATA>>>

I Alle Werte sind byte[]

Map<byte[], Map<byte[], Map<byte[], byte[]>>>

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HBase - Datendesign


I Row

Map<ROW_ID, DATA>

I Column Family


I Column




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HBase - Datendesign


I Row

Map<ROW_ID, DATA>

I Column Family


I Column




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HBase - Datendesign


I Row

Map<ROW_ID, DATA>

I Column Family


I Column




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HBase - Datendesign

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HBase - Datendesign

I Zeilen IDs werden Byte-Lexikographisch sortiert

I Innerhalb einer Zeile werden Spalten Byte-Lexikographischsortiert

I Zeilen- und Spaltenabschnitte konnen leicht ”gescannt”werden

I Wichtige Eigenschaft, um Indizes zu simulieren bzw. Abfragenzu ermoglichen

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HBase - Column Families

I Column Families werden in unterschiedlichen Dateiengespeichert

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HBase - Horizontale Skalierung

I IDs werden in Regionen aufgeteilt

I Regionen werden auf Region Servers gespeichert

I Regionen und Region Server werden je nach Auslastung neuangeordnet

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HBase - Versionierung

I Jede ”Zelle” wird mit einem Timestamp gespeichert undautomatisch versioniert

Map<byte[], Map<byte[], Map<byte[], Map<Long, byte[]>>>>

I Default: 3 Versionen

I Timestamp wird beim Schreiben vom Server gesetzt,

I kann aber vom Client uberschrieben werden

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HBase API Grundlagen

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HBase - Getting Started

I Standalone ModeI Zur Entwicklung kann HBase im Standalone Modus gestartet

werdenI HDFS wird dann nicht verwendetI HBase und ZooKeeper laufen in der selben JVM

I ShellI bin/hbase shell

hbase(main):001:0> status

1 servers, 0 dead, 0.0000 average load

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Exkurs: Ubuntu 11.10 und HBase

I /etc/hosts

127.0.0.1 localhost

#127.0.1.1 servername

192.168.178.44 localhost

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HBase API - Tabellen anlegen

I Tabellen mussen explizit angelegt werden

I Shell

create ’person’, ’cfamily1’

I Java

Configuration c = new Configuration();

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(c);

HTableDescriptor person = new

HTableDescriptor("person");

person.addFamily(new HColumnDescriptor("cfamily1"));

admin.createTable(person);

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HBase API - Tabellen anlegen

I Tabellen mussen explizit angelegt werden

I Shell

create ’person’, ’cfamily1’

I Java


HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(c);

HTableDescriptor person = new

HTableDescriptor("person");

person.addFamily(new HColumnDescriptor("cfamily1"));

admin.createTable(person);

29

HBase API - Daten speichern

I Shell

put ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:firstname’, ’John’

put ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:lastname’, ’McCarthy’

I Java


HTable person = new HTable(c, "person");

Put put = new Put(Bytes.toBytes("id_1"));

put.add(Bytes.toBytes("cfamily1"),

Bytes.toBytes("firstname"),

Bytes.toBytes("John"));


Bytes.toBytes("lastname"),

Bytes.toBytes("McCarthy"));

person.put(put);

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HBase API - Daten speichern

I Shell

put ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:firstname’, ’John’

put ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:lastname’, ’McCarthy’

I Java



Put put = new Put(Bytes.toBytes("id_1"));



Bytes.toBytes("John"));


Bytes.toBytes("lastname"),

Bytes.toBytes("McCarthy"));

person.put(put);

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HBase API - Daten lesen

I Shell

hbase(main):001:0> scan ’person’

ROW COLUMN+CELL

id_1 column=cfamily1:firstname, timestamp=123,

value=John

id_1 column=cfamily1:lastname, timestamp=123,

value=McCarthy

1 row(s) in 0.1100 seconds

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HBase API - Daten lesen

I Java



Get get = new Get(Bytes.toBytes("id_1"));

get.addColumn(Bytes.toBytes("cfamily1"),

Bytes.toBytes("firstname"));

get.addColumn(Bytes.toBytes("cfamily1"),

Bytes.toBytes("lastname"));

Result result = person.get(get);

byte[] firstname =

result.getValue(Bytes.toBytes("cfamily1"),


..

33

HBase API - Daten loschen

I Shell

delete ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:firstname’

I Java



Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("id_1"));

delete.setTimestamp(1);

person.delete(delete);

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HBase API - Daten loschen

I Shell

delete ’person’, ’id_1’, ’cfamily1:firstname’

I Java



Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("id_1"));

delete.setTimestamp(1);

person.delete(delete);

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HBase API - Scanner

I Java



Scan s = new Scan(

Bytes.toBytes("id_1"),

Bytes.toBytes("id_5"));

s.addFamily(Bytes.toBytes("cfamily1"));

ResultScanner rs = person.getScanner(s);

// while....

Result r = rs.next();

r.getValue(Bytes.toBytes("cfamily1"),


...

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HBase und Web-Anwendungen

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Web-Anwendungen

I Mehrere Threads im ServerI API muss (sollte) Thread-safe sein

I Synchronisation beim Datenbankzugriff notwendigI Locking, Isolierung, ...

I Multi-User UmgebungI Gemeinsame Updates waren wunschenswert

I Viele Views auf die selben DatenI Anzahl Reads > Anzahl Writes

I Viele, kurzlebige Ausfuhrungen

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Atomare Operationen, Isolierung

I Atomare Operationen sind:I Put, Get, Delete, ...I Keine Gruppierung moglich!I Jeder Aufruf ist direkt ein RPC-call

I Client-side BufferI table.setAutoFlush(false)I Put-Operationen werden im Client gepuffertI Explizit senden mit table.flushCommits()I Implizit basierend auf Heap-Verbrauch

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I Atomare Operationen sind:I Put, Get, Delete, ...I Keine Gruppierung moglich!I Jeder Aufruf ist direkt ein RPC-call

I Client-side BufferI table.setAutoFlush(false)I Put-Operationen werden im Client gepuffertI Explizit senden mit table.flushCommits()I Implizit basierend auf Heap-Verbrauch

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I Batch-Support

List<Row> ops = new LinkedList<Row>();

Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("id1");

put1.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"),

Bytes.toBytes("abc"));

ops.add(put1);

Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("id2");

put2.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"),

Bytes.toBytes("def"));

ops.add(put12;

Object[] result = new Object[ops.size()];

table.batch(ops, result);

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I Reihenfolge im Batch-Betrieb ist nicht explizit und wird vomClient optimiert

I Daher sollten keine Put- und Delete-Operationen fur dieselben Rows gemischt werde

I Egal wie und wann, andere Clients sehen Zwischenschritte

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Compare and Swap

I HBase erlaubt atomare compare-and-swap Operationen

Put update = new Put(Bytes.toBytes("id1"));

update.add(

Bytes.toBytes("cfamily1"),


Bytes.toBytes("Max"));

boolean wasUpdated = person.checkAndPut(

Bytes.toBytes("id1"),

Bytes.toBytes("cfamily1"),

Bytes.toBytes("version"),

Bytes.toBytes("3"),

update);

I Ermoglicht Optimistic-Locking

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Synchronisation uber Locks moglich

I Mehrere Operationen konnen nicht als eine, atomareOperation durchgefuhrt werden

I Andere Clients werden immer Zwischenschritte sehen

I Wenn Clients sich auf gemeinsame Locks einigen, istzumindest eine Synchronisation moglich

RowLock id1lock =

person.lockRow(Bytes.toBytes("id1"));

...

...

person.unlockRow(id1lock);

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Synchronisation uber Locks moglich

I ProblemeI Welche Rows eignen sich als gemeinsamer Lock?I Gefahr von Deadlocks

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Thread-Sicherheit der API

I HTableI Das Erstellen einer HTable-Instanz kann mehrere Sekunden

dauernI Instanzen sollten daher immer wiederverwendet werden

I Problem: Instanzen sind nicht Thread-safeI Losung: HTablePool

HTablePool pool = new HTablePool(c,

Integer.MAX_VALUE);

HTable table = pool.getTable("person");

...

table.close();

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dauernI Instanzen sollten daher immer wiederverwendet werdenI Problem: Instanzen sind nicht Thread-safe

I Losung: HTablePool


Integer.MAX_VALUE);


...

table.close();

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dauernI Instanzen sollten daher immer wiederverwendet werdenI Problem: Instanzen sind nicht Thread-safeI Losung: HTablePool


Integer.MAX_VALUE);


...

table.close();

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”Transaction per View”

I RDBMS + Web-AnwendungI Fur jeden Request wird eine Transaction erstelltI RuntimeExceptions fuhren zu einem Rollback,I ... sonst Commit

I HBase + Web-AnwendungI Jeder Request braucht eigene HTable-InstanzenI Problem: Wir wissen vorher nicht, auf welche Tabellen

zugegriffen wirdI Losung: Proxy Objekt + Thread-local HTable-Zuordnung

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I HBase + Web-AnwendungI Jeder Request braucht eigene HTable-Instanzen

I Problem: Wir wissen vorher nicht, auf welche Tabellenzugegriffen wird

I Losung: Proxy Objekt + Thread-local HTable-Zuordnung

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zugegriffen wird

I Losung: Proxy Objekt + Thread-local HTable-Zuordnung

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zugegriffen wirdI Losung: Proxy Objekt + Thread-local HTable-Zuordnung

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Row IDs erzeugen

I ID Erzeugung ist nicht atomarI GET aktueller WertI +1I PUT neuer Wert

I Counter

HTable table = new HTable(conf, "IDs");

long counter1 = table.incrementColumnValue(

Bytes.toBytes("person_ids"),

Bytes.toBytes("family"),

Bytes.toBytes("next_id"),

1);

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Row IDs erzeugen

I ID Erzeugung ist nicht atomarI GET aktueller WertI +1I PUT neuer Wert

I Counter

HTable table = new HTable(conf, "IDs");

long counter1 = table.incrementColumnValue(

Bytes.toBytes("person_ids"),

Bytes.toBytes("family"),

Bytes.toBytes("next_id"),

1);

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Primary Keys

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Secondary Keys

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Secondary Keys - Backrefs

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Secondary Keys und Scanner - Stadtenamen

I Java


HTable person = new HTable(c, "personFK");

Scan s = new Scan(

Bytes.toBytes("FK:Stadt:A"),

Bytes.toBytes("FK:Stadt:L"));


...

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Secondary Keys und Scanner - Postleitzahlen

I Java



Scan s = new Scan(

Bytes.toBytes("FK:PLZ:50667"),

Bytes.toBytes("FK:PLZ:51150"));


...

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Secondary Keys und Scanner - Alter?



Scan s = new Scan(

Bytes.toBytes("FK:Alter:2"),

Bytes.toBytes("FK:Alter:51"));


...

I Problem: IDs werden Byte-Lexikographisch sortiertI 2I 3I 51I 6I 7

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Scan s = new Scan(

Bytes.toBytes("FK:Alter:2"),

Bytes.toBytes("FK:Alter:51"));


...

I Problem: IDs werden Byte-Lexikographisch sortiertI 2I 3I 51I 6I 7

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I PaddingI 2 → 0002I 12 → 0012I 42 → 0042I 135 → 0135

I ProblemeI Maximale Zahlenlange muss bekannt sein

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I PaddingI 2 → 0002I 12 → 0012I 42 → 0042I 135 → 0135

I ProblemeI Maximale Zahlenlange muss bekannt sein

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I Wie ware eine andere Zahlendarstellung? (Additionssystem)I 2 → 2I 12 → 92I 42 → 99992I 135 → 99999999999995

I ProblemeI Sehr ineffizient bzgl. PlatzbedarfI Zahl ist nicht lesbar

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I Wie ware eine andere Zahlendarstellung? (Additionssystem)I 2 → 2I 12 → 92I 42 → 99992I 135 → 99999999999995

I ProblemeI Sehr ineffizient bzgl. PlatzbedarfI Zahl ist nicht lesbar

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I Losung: Additionssystem und Stellenwertsystem kombinierenI 2 → 1#2I 12 → 2#12I 42 → 2#42I 135 → 3#135

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Fazit 1/6

I Entweder man macht es so, wie HBase es will, oder man lasstes bleiben!

I Bitte keine O/H(Base) Mapper!

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Fazit 2/6

I Kostenargumente sind schwer dem Kunden zu verkaufen,wenn Oracle und Co. schon im Einsatz ist, Lizenzenvorhanden sind, etc.

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Fazit 3/6

I HBase kann sehr gut mehrere Rechner nutzen

I Jedoch muss man diese Eigenschaft nutzen, um uberhaupterst eine gute Performance zu erhalten

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Fazit 4/6

I HBase (& Co.): Imperativ

I SQL: Deklarativ

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Fazit 5/6

I Es ist nicht leicht, im Team stabile Tests zu erstellen

I Man vermisst jdbc:h2:mem:testdb

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Fazit 6/6

I Die Vorteile von HBase wurden durch Verzicht ermoglicht

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Wir stellen ein!

I Wir suchen professionelle Java-Geeks!I Wir bieten eine gesunde Mischung aus

I ProgrammiererI BeraterI Kicker-Profi

I Bitte bei mir melden!I [email protected]

73

Vielen Dank fur Ihre Aufmerksamkeit!

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