HBase的数据的update，是如何保证获取最新数据的

转载自  http://www.aboutyun.com/thread-12452-1-1.html

1.hbase威慑么是三维度表？
2.hbase如何区别是否是同一条记录？
3.hbase是如何保证获取的是最新数据的？









阅读之前需要明白什么是wal:
WAL(Write-Ahead-Log)是HBase的RegionServer在处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的一种日志。
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Hbase WAL原理学习
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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。

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'

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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：

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.   }

复制代码

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