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(湖北大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，武漢 430062)
0 引言 隨著計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)的迅速發(fā)展，企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的規(guī)模迅速擴(kuò)大，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈海量型變化。大數(shù)據(jù)(Big Data)一詞越來(lái)越多地被提及，人們就用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新[1]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng)已達(dá)到PB(1PB=1000TB)甚至EB(1EB=1000PB)級(jí)別，而大多數(shù)企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)之前所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)都是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)[2]，實(shí)際上關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前海量數(shù)據(jù)處理的高擴(kuò)展性、高可用性、高并發(fā)讀寫(xiě)、高吞吐量、較低延遲及高效存儲(chǔ)和查詢(xún)等需求。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不同，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)[3]由于其擴(kuò)展性和可用性強(qiáng)以及靈活的數(shù)據(jù)模型，在大數(shù)據(jù)時(shí)代得到廣泛應(yīng)用。
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HBase數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)開(kāi)源的基于列的非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，是Apache軟件基金會(huì)的Hadoop項(xiàng)目的一部分，不僅擁有大部分NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)所擁有的特點(diǎn)，而且因?yàn)槟芘cHadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行集成，所以它能在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面提供更為強(qiáng)大的擴(kuò)展性和在數(shù)據(jù)操作方面提供更為完善的操作性能[4]?；贖Base的巨大優(yōu)勢(shì)，如今企業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)都開(kāi)始將HBase數(shù)據(jù)庫(kù)作為進(jìn)行大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理的工具。但是，在實(shí)際需求的限制下，企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)在更改存儲(chǔ)系統(tǒng)時(shí)不應(yīng)該丟失原有系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)，而是需要將原有系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)遷移到新構(gòu)建的存儲(chǔ)系統(tǒng)中，所以如何將原有應(yīng)用系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)盡量完整、有策略、自動(dòng)遷移到新構(gòu)建的HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中是一個(gè)值得研究的課題。
HBase本身是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，由于其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有很大的差異，因此在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)表結(jié)構(gòu)及表關(guān)系時(shí)也有很大的不同，所以要實(shí)現(xiàn)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)向分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，需要重新設(shè)計(jì)新構(gòu)建的存儲(chǔ)系統(tǒng)HBase的表模式，這個(gè)過(guò)程是個(gè)比較復(fù)雜的過(guò)程，在完成數(shù)據(jù)遷移過(guò)程后還需要考慮數(shù)據(jù)遷移后數(shù)據(jù)查詢(xún)及存儲(chǔ)的性能問(wèn)題，因此實(shí)現(xiàn)一個(gè)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)向分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移的方法是非常有必要的。
本文在上述背景及需求下，通過(guò)對(duì)Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)、HBase數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)原理及典型數(shù)據(jù)庫(kù)遷移策略的研究，設(shè)計(jì)基于Hadoop平臺(tái)數(shù)據(jù)遷移方法來(lái)實(shí)現(xiàn)將傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)以及表模式向HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行遷移和轉(zhuǎn)換，有效解決之前同類(lèi)遷移工具無(wú)法對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中表模式進(jìn)行遷移不足的問(wèn)題。
本文組織結(jié)構(gòu)如下：第1部分簡(jiǎn)述相關(guān)理論基礎(chǔ)；第2部分介紹數(shù)據(jù)遷移方法的設(shè)計(jì)思想及具體實(shí)現(xiàn)；第3部分對(duì)數(shù)據(jù)遷移方法實(shí)現(xiàn)后的查詢(xún)與存儲(chǔ)等方面與同類(lèi)遷移工具進(jìn)行比較；第4部分總結(jié)全文。
1 相關(guān)理論 1.1 Hadoop平臺(tái) Hadoop[5]是一個(gè)由Apache基金會(huì)根據(jù)Google公司發(fā)表的Google文件系統(tǒng)(GFS)和MapReduce的論文自行實(shí)現(xiàn)而成的分布式系統(tǒng)架構(gòu)。使用者可以在不了解底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序，充分利用集群的作用進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop框架最核心的設(shè)計(jì)就是由HDFS(Hadoop Distributed File System：分布式文件系統(tǒng))和MapReduce(分布式計(jì)算框架)組成。
HDFS[6]在Hadoop系統(tǒng)中為海量數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，為了高數(shù)據(jù)吞吐量而優(yōu)化的，適合那些有超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序，有高容錯(cuò)性、低成本的特點(diǎn)。一般情況下，HDFS集群主要由一個(gè)NameNode節(jié)點(diǎn)(master)和多個(gè)DataNode節(jié)點(diǎn)(slave)組成，在集群節(jié)點(diǎn)通信中，NameNode發(fā)揮著管理、協(xié)調(diào)、操控的作用，主要負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，協(xié)助客戶(hù)端對(duì)文件的訪問(wèn)，并對(duì)DataNode發(fā)起的請(qǐng)求進(jìn)行響應(yīng)；而DataNode是HDFS中最終存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)自身及其他物理節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)管理。客戶(hù)端向HDFS發(fā)起訪問(wèn)文件請(qǐng)求時(shí)，首先需要從NameNode節(jié)點(diǎn)上獲取文件在HDFS中所處的位置信息，根據(jù)文件位置信息找到存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊所在的DataNode，最后讀取DataNode上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。
MapReduce[7]是為海量數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。它是面向大數(shù)據(jù)并行處理的計(jì)算模型、框架和平臺(tái)。在一個(gè)MapReduce計(jì)算任務(wù)過(guò)程中，主要有兩個(gè)階段：Map(映射)階段和Reduce(歸約)階段，每個(gè)階段都是以鍵值對(duì)作為輸入和輸出，Map階段負(fù)責(zé)對(duì)輸入文件進(jìn)行切分處理，然后匯總再分組給Reduce進(jìn)行處理，達(dá)到高效的分布式計(jì)算效率。
1.2 HBase存儲(chǔ)原理 HBase[8]是Apache Hadoop中的一個(gè)子項(xiàng)目，是Google BigTable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，依托于Hadoop的HDFS作為最基本存儲(chǔ)基礎(chǔ)單元，通過(guò)使用Hadoop的DFS工具就可以看到這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件夾的結(jié)構(gòu)，還可以通過(guò)Map/Reduce的框架對(duì)HBase進(jìn)行操作。
HBase是一個(gè)分布式、面向列的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的模式固定，面向行的數(shù)據(jù)庫(kù)具有ACID性質(zhì)不同，HBase是一個(gè)適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，是介于Map Entry(key&value)和DB Row之間的一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。HBase中的數(shù)據(jù)是依靠行健(RowKey)、列族(ColumnFamily)、列標(biāo)識(shí)(ColumnQualifier)、時(shí)間戳(TimeStamp)來(lái)標(biāo)識(shí)一個(gè)單元格中的數(shù)據(jù)。表1是HBase的簡(jiǎn)單邏輯視圖。
表1 HBase邏輯視圖
表1表示的是在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中保存的兩條訂單信息1001和1002，其中1001和1002是表示行鍵，orderInfo是列族，在orderInfo列族中包含有username、phoneNum、orderStatus列標(biāo)識(shí)。如要獲取某一單元格中的訂單信息，則可使用{RowKey,column(=+),version}，如若不指定時(shí)間戳，則默認(rèn)獲取的是最新的一條記錄。為了更好的理解HBase的數(shù)據(jù)模型，可以使用JSON格式來(lái)表示。HBase中數(shù)據(jù)模型的JSON格式的一般形式[9]如下：
RowKey{
ColumnFamily1{
Column1:
T2:value2
T1:value1
Column2:
T1:value3
}
ColumnFamily2{
T3:value4
}
}
由表1和HBase數(shù)據(jù)模型的JSON格式的一般形式可以看出HBase與RDBMS之間有很大的不同，其實(shí)HBase是基于列族的、稀疏的、多維的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，所以在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)遷移方法時(shí)需要充分考慮HBase數(shù)據(jù)模型的特點(diǎn)。
HBase的底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)如圖1所示，是按列族存儲(chǔ)的。
圖1 HBase底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
某一RowKey的數(shù)據(jù)(如表1)雖然在數(shù)據(jù)模型上看是在一行上，但是在HBase底層存儲(chǔ)中是分開(kāi)存儲(chǔ)的，如圖1所示，數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)時(shí)，HBase會(huì)自動(dòng)的將表水平劃分成多個(gè)區(qū)域(Region)，每個(gè)Region中會(huì)保存某段連續(xù)的數(shù)據(jù)，而一個(gè)Region包含多個(gè)Store，這里每一個(gè)Store就是一個(gè)ColumnFamily(列族)，由此可以看出，HBase在底層存儲(chǔ)時(shí)，同一列族的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)文件中，不同列族的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的文件之中，而且HBase中并不是所有的行和列中都存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的單元格不占存儲(chǔ)空間，每一個(gè)store在初始化時(shí)設(shè)置了固定存儲(chǔ)大??；另外，雖然HBase列標(biāo)識(shí)可以有上百萬(wàn)列，由于HBase結(jié)構(gòu)中的HFile有一定的大小限制，如果一行數(shù)據(jù)量太大，在存儲(chǔ)時(shí)會(huì)導(dǎo)致HFile無(wú)法選擇合適的分割點(diǎn)。
由于HBase底層存儲(chǔ)有以上特點(diǎn)，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)遷移方法的HBase表模式時(shí)應(yīng)考慮無(wú)論數(shù)據(jù)量的大小，每個(gè)列族都占用固定的存儲(chǔ)空間(初始化前確定)這一因素，所以應(yīng)該盡可能少的創(chuàng)建列族，HBase官方文檔推薦是創(chuàng)建最好不多于三個(gè)列族，故將相鄰的數(shù)據(jù)、經(jīng)常在一起使用的數(shù)據(jù)放在同一列族下，這樣不僅可以減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間而且可以有效減少檢索時(shí)查詢(xún)存儲(chǔ)文件的次數(shù)。
綜合考慮HBase數(shù)據(jù)模型及HBase數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的特點(diǎn)，在設(shè)計(jì)HBase的數(shù)據(jù)格式時(shí)需要充分利用行鍵(RowKey)，適當(dāng)?shù)氖褂昧凶?ColumnFamily)，將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中需要索引的字段盡量放在RowKey或列族中來(lái)提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)的性能。
2 數(shù)據(jù)遷移方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 2.1 概述思想 由于HBase與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別，所以在進(jìn)行關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQL)向非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(HBase)的數(shù)據(jù)遷移時(shí)，需要重新設(shè)計(jì)HBase的數(shù)據(jù)表模式。在設(shè)計(jì)HBase表模式時(shí)要充分考慮HBase數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)特點(diǎn)，使得系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)性能和查詢(xún)效率較高。
在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，由1.2節(jié)HBase存儲(chǔ)原理可知，HBase底層是按列族進(jìn)行存儲(chǔ)的，每個(gè)表中包含有多個(gè)區(qū)域，而一個(gè)區(qū)域中包含多個(gè)store，這里的一個(gè)store就代表一個(gè)列族，每個(gè)store在初始化時(shí)給定固定值，由此可知，HBase表中的列族越多就越占用空間，所以在設(shè)計(jì)HBase表時(shí)盡量按照官方文檔建議列族最好不多于三個(gè)，故將相鄰的、經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)放在一個(gè)列族中以減少存儲(chǔ)空間和提高查詢(xún)效率。
在數(shù)據(jù)查詢(xún)上，由于HBase不支持表間關(guān)聯(lián)查詢(xún)[10]，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)遷移時(shí)需要充分考慮關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表間關(guān)系在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中的體現(xiàn)，相對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中就需要對(duì)HBase表模式進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，提高HBase的查詢(xún)效率，由此本文提出關(guān)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)到HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的幾種表轉(zhuǎn)換關(guān)系原則。
2.2 表模式設(shè)計(jì) 在對(duì)HBase的表模式進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的表間關(guān)系為基準(zhǔn)，分為“基本變換”、“‘一對(duì)一’變換”、“‘一對(duì)多’變換”，“‘多對(duì)多’變換”四種變換，下面詳細(xì)介紹其變換規(guī)則[11-14]。
2.2.1 基本變換
此類(lèi)變換對(duì)應(yīng)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)向HBase數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行單表遷移沒(méi)有表間關(guān)系也即是基本表遷移的情況，表模式變換即用基本變換方法將MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中表模式變換成符合HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的表模式。
具體變換方法說(shuō)明：如圖2所示，將MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中A表的表名作為HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)表的表名HA，在HA中創(chuàng)建表A的自定義列族CF1，并將表A中的所有列作為HA表列族CF1中的列標(biāo)識(shí)(ColumnQualifier)。最后以表A的主鍵作為HA的RowKey進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入。
圖2 基本變換
此類(lèi)是數(shù)據(jù)庫(kù)基本表的遷移，所以在海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢(xún)的效率上與HBase的一般表的存儲(chǔ)和查詢(xún)效率一樣。
2.2.2 “一對(duì)一”變換
此類(lèi)變換對(duì)應(yīng)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中表間關(guān)系為“一對(duì)一”的關(guān)系類(lèi)型的數(shù)據(jù)表遷移，表模式變換即將MySQL中兩張表的記錄轉(zhuǎn)換成HBase中一張表的記錄，存儲(chǔ)兩張相關(guān)聯(lián)表的信息。
具體變換方法說(shuō)明：如圖3所示，在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中有數(shù)據(jù)表A和B，表A與表B的表間關(guān)系是“一對(duì)一”關(guān)系，現(xiàn)將表A的表名作為HBase數(shù)據(jù)表HA的表名，并創(chuàng)建表A和表B在HA中的列族CF1和CF2，將表A中所有列添加到表A對(duì)應(yīng)的列族CF1中，同時(shí)將與表A相關(guān)聯(lián)的表B的所有列添加到相對(duì)應(yīng)的列族CF2中，根據(jù)實(shí)際需求對(duì)表B進(jìn)行保留或刪除操作，即完成“一對(duì)一”關(guān)系變換。
圖3 “一對(duì)一”變換
此類(lèi)“一對(duì)一”變換，可以有效解決HBase中無(wú)法進(jìn)行表間的連接查詢(xún)問(wèn)題，由“一對(duì)一”變換圖可知，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)看似冗余，消耗更多的存儲(chǔ)空間，但是提高了表間數(shù)據(jù)的連接查詢(xún)效率。
2.2.3 “一對(duì)多”變換
此類(lèi)變換對(duì)應(yīng)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中表間關(guān)系為“一對(duì)多”的關(guān)系類(lèi)型的數(shù)據(jù)表遷移，表模式變換即將MySQL中“一”的一端對(duì)應(yīng)的多條關(guān)聯(lián)表記錄在HBase中的一條記錄進(jìn)行存儲(chǔ)，而“多”的一端與“一對(duì)一”變換類(lèi)似。
具體變換方法說(shuō)明：如圖4所示，在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中有表A和表B，表A和表B的表間關(guān)系是“一對(duì)多”關(guān)系，現(xiàn)將表A的表名作為HBase中HA的表名，并創(chuàng)建表A的列族CF1以及關(guān)系表表B的列族CF2，同時(shí)將表A的所有列添加到對(duì)應(yīng)的CF1中，將與表A相關(guān)聯(lián)的N條記錄的表B的主鍵添加到列族CF2中；對(duì)于MySQL中表B類(lèi)似于“一對(duì)一”變換，完成表A和表B兩表的變換即完成“一對(duì)多”變換。
圖4 “一對(duì)多”變換
此類(lèi)“一對(duì)多”變換，可以在HBase中通過(guò)行鍵查詢(xún)可以得到表A的記錄，并且可以由關(guān)聯(lián)關(guān)系快速查詢(xún)到表A對(duì)應(yīng)表B的關(guān)聯(lián)信息，由“一對(duì)多”變換圖可知，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)看似冗余，消耗了更多的存儲(chǔ)空間，但是提高了表間數(shù)據(jù)的連接查詢(xún)效率。
2.2.4 “多對(duì)多”變換
此類(lèi)變換對(duì)應(yīng)于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中表間關(guān)系為“多對(duì)多”的關(guān)系類(lèi)型的數(shù)據(jù)表，而且在中間表中有本表自有屬性列的情況，表模式轉(zhuǎn)換即根據(jù)中間表信息，將MySQL中兩張關(guān)聯(lián)表對(duì)應(yīng)的多條記錄在HBase中一條記錄中存儲(chǔ)，同理將中間表中自有屬性根據(jù)“一對(duì)多”或“多對(duì)多”表模式轉(zhuǎn)換方式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
具體轉(zhuǎn)換方法說(shuō)明：如圖5所示，在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中有表A、表B以及表C，其中表A和表B表間關(guān)系是“多對(duì)多”關(guān)系，表A和表B的中間表為表C，表C中有本表自有屬性?，F(xiàn)將表A的表名作為HBase中HA的表名，并創(chuàng)建表A的列族CF1、關(guān)聯(lián)表表B的列族CF2以及中間表表C的列族CF3，同時(shí)將表A中的所有列添加到列族CF1中，將與表A相關(guān)聯(lián)的N條記錄的表B的主鍵添加到CF2中，同理將中間表表C中與表A相關(guān)聯(lián)的列添加到列族CF3中。對(duì)于表B的模式轉(zhuǎn)換同表A一樣，根據(jù)實(shí)際需求決定保存或刪除表C，即完成“多對(duì)多”變換。
圖5 “多對(duì)多”變換
此類(lèi)“多對(duì)多”變換，可以在HBase中根據(jù)行鍵查詢(xún)快速得到表A、表B中記錄的關(guān)聯(lián)信息，由以上變換圖可知，存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)看似冗余，消耗了更多的存儲(chǔ)空間，但是提高了表間數(shù)據(jù)的連接查詢(xún)效率。
2.3 遷移方法及具體實(shí)現(xiàn) 2.3.1 遷移流程
在完成對(duì)HBase的表模式設(shè)計(jì)之后，需要了解數(shù)據(jù)遷移流程，本文在數(shù)據(jù)遷移過(guò)程中，利用了XML標(biāo)記語(yǔ)言[15-16]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理的特點(diǎn)，采用XML文件作為存儲(chǔ)源數(shù)據(jù)庫(kù)表的元數(shù)據(jù)，由此對(duì)于基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)遷移流程分為以下幾個(gè)部分：
1)建立HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，并獲得源數(shù)據(jù)庫(kù)和目標(biāo)HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息；
2)根據(jù)源數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息，獲取數(shù)據(jù)庫(kù)表的元數(shù)據(jù)并保存在XML文件中；
3)根據(jù)XML文件信息，按照2.2節(jié)中表模式轉(zhuǎn)換原則建立HBase數(shù)據(jù)庫(kù)表模式；
4)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按照2.2節(jié)中表模式轉(zhuǎn)換原則遷移至新建立的HBase數(shù)據(jù)表中。
整體數(shù)據(jù)遷移流程如圖6所示。
圖6 數(shù)據(jù)遷移流程
2.3.2 具體實(shí)現(xiàn)
在數(shù)據(jù)遷移的主要流程中，其中第二部分中需要?jiǎng)?chuàng)建源數(shù)據(jù)庫(kù)表的元數(shù)據(jù)XML文件。在程序設(shè)計(jì)中通過(guò)以下步驟及方法獲取數(shù)據(jù)庫(kù)表元數(shù)據(jù)：
1)連接源數(shù)據(jù)庫(kù)：public static Connection getConnectDB();
2)獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)：DatabaseMetaDatadbMetaData = ct.getMetaData();
3)獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)所有數(shù)據(jù)表：ResultSettablesResultSet = dbMetaData.getTables(catalog,null,null,new String[]{"TABLE"});
4)獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)表的主鍵：ResultSetpkResultSet = dbMetaData.getPrimaryKeys(catalog,null,tableName);
5)獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)表的外鍵：ResultSetfkResultSet = dbMetaData.getImportedKeys(catalog,null,tableName);
6)獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)表的字段名：rsMetaData.getColumnName(i);
在獲取源數(shù)據(jù)庫(kù)所有表的元數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建保存源數(shù)據(jù)庫(kù)表元數(shù)據(jù)的XML文件流程如圖7所示。
圖7 創(chuàng)建XML文件流程圖
根據(jù)創(chuàng)建XML文件流程，創(chuàng)建的XML文件格式如下：
tableName
primaryKeyName
ColumnType
ColumnTypeLength
ForeignKeyName
ForeignKeyColumnName
...
columnName
columnType
columnLength
...
在此XML文件中記錄著源數(shù)據(jù)庫(kù)中所有表的元數(shù)據(jù)，主要包括表名、主鍵、外鍵所在表、字段名及字段類(lèi)型，通過(guò)源數(shù)據(jù)庫(kù)表元數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)HBase的表模式。
創(chuàng)建HBase表模式步驟如下：
1)通過(guò)高性能的DOM4J方式讀取源數(shù)據(jù)庫(kù)表元數(shù)據(jù)XML文件；
2)根據(jù)XML文件中
標(biāo)簽，在HBase中創(chuàng)建HBase數(shù)據(jù)表及主表列族；3)根據(jù)XML文件中標(biāo)簽，根據(jù)2.2節(jié)表模式轉(zhuǎn)換原則，創(chuàng)建外鍵列族。
步驟2)中是通過(guò)HTableDescriptor對(duì)象和HColumnDescriptor對(duì)象來(lái)創(chuàng)建HBase數(shù)據(jù)表及主表列族，主要方法如下：
String tableName = table.get(0).getText();
if(admin.tableExists(tableName)){
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);
}else{
HTableDescriptor t =new HTableDescriptor
(tableName.getBytes());
HColumnDescriptorcf1 = new HColumnDescriptor(("CF_"+tableName)
.getBytes());
t.addFamily(cf1);
admin.createTable(t);
}
如果在遷移過(guò)程中有符合2.2節(jié)所介紹的幾種轉(zhuǎn)換原則的數(shù)據(jù)表，則需要在完成主表的及主表列族的創(chuàng)建后，對(duì)相關(guān)外鍵表的列族進(jìn)行創(chuàng)建，同樣使用HTableDescriptor對(duì)象和HColumnDescriptor對(duì)象來(lái)進(jìn)行創(chuàng)建操作，具體流程如圖8所示。
圖8 HBase數(shù)據(jù)庫(kù)表模式創(chuàng)建流程
完成創(chuàng)建HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的表模式后，接著進(jìn)行源數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)向目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的遷移操作，本文中自定義的HBase表模式特點(diǎn)及主要要體現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移完成后的數(shù)據(jù)查詢(xún)及存儲(chǔ)性能，故在此選擇使用HBase中的Put類(lèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。首先通過(guò)getConnectDB()方法連接源數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用SQL查詢(xún)語(yǔ)句獲取MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)，然后通過(guò)HBaseConfiguration配置連接HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)2.2節(jié)所定義的表模式轉(zhuǎn)換原則，操作HBase中Put對(duì)象將查詢(xún)出的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)插入到HBase數(shù)據(jù)表中，即根據(jù)所設(shè)計(jì)的遷移方法完成數(shù)據(jù)遷移工作。
3 測(cè)試與比較 為了測(cè)試本文所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)遷移方法在自動(dòng)化、查詢(xún)性能及存儲(chǔ)方面的性能，選用了業(yè)界使用比較廣泛的Sqoop[17]遷移工具對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移，并在不同數(shù)據(jù)集下在上述三個(gè)方面對(duì)兩種遷移方式的性能進(jìn)行比較，由于實(shí)驗(yàn)室條件限制，實(shí)驗(yàn)中選擇了其中500萬(wàn)條數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：
1)操作性能方面，使用Sqoop遷移工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移時(shí)，需要在命令行中選擇數(shù)據(jù)遷移入得列族及指定RowKey進(jìn)行遷移，而本文所設(shè)計(jì)的遷移方法在完成通用代碼后均是自動(dòng)完成上述工作，這一點(diǎn)比Sqoop遷移工具操作方便，自動(dòng)化程度高。
2)查詢(xún)性能方面，由于本文所設(shè)計(jì)的遷移方法在2.2節(jié)表模式設(shè)計(jì)階段對(duì)數(shù)據(jù)的連接查詢(xún)進(jìn)行了深度優(yōu)化，而Sqoop工具只是遷移數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)表間關(guān)系進(jìn)行遷移，所以本文所設(shè)計(jì)的遷移方法與Sqoop工具相比，表間的連接查詢(xún)性能得到了很大的提高。在此本文以MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中常見(jiàn)的表間連接查詢(xún)“select od.userName,od.phoneNumfrom orderdetail od, orderinfooi where od.OrderID=oi.OrderID”為例，實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖9所示。
圖9 查詢(xún)性能比較
圖10 存儲(chǔ)性能比較
3)在存儲(chǔ)性能方面，因?yàn)楸疚乃O(shè)計(jì)的遷移方法在進(jìn)行表模式轉(zhuǎn)換時(shí)，為優(yōu)化表間連接查詢(xún)效率進(jìn)行了冗余處理，所以這方面與Sqoop相比，數(shù)據(jù)遷移后所占用的存儲(chǔ)空間會(huì)較大，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖10所示。
通過(guò)以上的實(shí)驗(yàn)分析，本文所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)遷移方法是以數(shù)據(jù)冗余犧牲少量存儲(chǔ)空間換取表間連接查詢(xún)性能的極大提高，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，為了爭(zhēng)取到更高的查詢(xún)效率，犧牲少量存儲(chǔ)空間是值得的。
4 結(jié)論 在利用本文基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)遷移方法進(jìn)行MySQL向HBase數(shù)據(jù)遷移，較同類(lèi)遷移工具顯得更加方便，而且該遷移方法不僅僅是進(jìn)行系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)的遷移，而且將MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的表間關(guān)系根據(jù)設(shè)定原則在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行重新設(shè)計(jì)表模式，雖然這樣的表模式設(shè)計(jì)浪費(fèi)了一定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，但是相對(duì)于其提高的查詢(xún)效率帶來(lái)的利益來(lái)說(shuō)，損失一定的存儲(chǔ)空間是值得的。本文所研究的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題，提供的一種從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)向HBase進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移的方法，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代的那些既想保存系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)又想發(fā)展大數(shù)據(jù)研究的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，具有很大的應(yīng)用價(jià)值。
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