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HBase CRUD

• Data Write (Put)
• 동일 Row에서 원자성 보장 (실패 시 연산은 버림)
• 데이터는 먼저 WAL(HDFS)에 저장된 후 MemStore에 저장
• Data Read (Get)
• BlockCache, MemStore에서 먼저 검색 후 HDFS의 StoreFile을 탐색함
• Data Delete
• “Tombstones Marker”를 표시하여, 탐색 시 반환되지 않도록 함 (HDFS 때문)
• Marker가 표시된 삭제 대상은 Major Compaction 과정 중 영구 삭제
• 일괄처리 시에는 순서가 보장되지 않아 Delete와 Put 연산을 섞지 않는 것이 좋음
• Schema Update
• 만약 테이블이나 CF가 업데이트 되는 경우 (Region 크기, Block 크기 등)
  Major Compaction 과정에서 StoreFile이 다시 구성됨
• Join
• HBase는 지원하지 않으며, MapReduce를 이용한 Join 기능 구현을 권장함

Scan

• BlockCache-MemStore-HFile 순으로 탐색, DB의 Cursor와 유사함

• 캐싱과 일괄처리의 조합으로 RPC 횟수를 줄일 수 있음
• 캐싱: 한번의 Result (next())로 반환 받을 수
• 일괄처리: 한 번에 처리할 Column 수 (Result 인스턴스 수)
• RPCs = (Rows * Cols per Row) / Min (Cols per Row, Batch Size) / Scanner Caching

20개 Column, 10개 Row

• 비교 필터
• BinaryComparator
• BinaryPrefixComparator
• LongComparator
• NullComparator
• RegexStringComparator: pattern match
• SubstringComparator: contains() check

• 비교 연산자
• LESS (<)
• LESS_OR_EQUAL (⇐)
• EQUAL (=)
• NOT_EQUAL (!=)
• GREATER_OR_EQUAL (>=)
• GREATER (>)
• NO_OP (no operation)

• Key Filter (6 / 25)
• RowFilter / PrefixFilter / RangeFilter
• FirstKeyOnlyFilter: 모든 Row에서 첫번째 KeyValue 리턴
• FirstKeyValueMatchingQualifiersFilter: KeyValue에 해당되는 첫번째 Column을 리턴
• MultiRowRangeFilter: 다수 Key 범위를 이용한 Row Scan 수행

• Column Filter (9 / 25)
• FamilyFilter / QualifierFilter / TimstampsFilter
• ColumnCountGetFilter: 모든 Row에서 처음 N개의 Column만 리턴(Get)
• ColumnPaginationFilter: 모든 Row에서 limit과 offset에 해당되는 Column만 리턴
• ColumnPrefixFilter: 모든 Row에서 prefix와 매칭되는 Column과 Key를 리턴
• MultipleColumnPrefixFilter: 다수 Prefix를 이용한 ColumnPrefixFilter 수행
• ColumnRangeFilter: 모든 Row에서 범위에 해당되는 Column과 Key를 리턴
• DependentColumnFilter: 참조 Column의 처리를 정의함

• Value Filter (3 / 25)
• ValueFilter
• SingleColumnValueFilter: Value를 기반으로 매칭하여 Cell을 리턴
• SingleColumnValueExcludeFilter: 매칭된 결과를 제외하고 리턴

• Others (7 / 25)
• FuzzyRowFilter: 표현법에 따라 매칭된 Key, Fuzzyinfo를 리턴하고 스킵을 지원
• InclusiveStopFilter: 일치하는 Row 이후에 스캔을 멈추기 위한 필터
• RandomRowFilter: 랜덤으로 매칭되는 Row를 반환함 (Sampling으로 활용 가능)
• SkipFilter: 다른 필터의 Wrapper로 사용되어 해당 필터 결과를 Skip하고 리턴
• WhileMatchFilter: 다른 필터의 Wrapper로 사용되어 해당 필터와 매칭될 때까지 리턴
• KeyOnlyFilter: 스캔 결과를 Key 값만 리턴
• CustomFilter: FilterBase를 상속받아 구현

• 예제
• 단일 Column 대상의 필터링을 OR 연산으로 수행하여, “my value”와 같거나 “my other value”와 같은 Column을 걸러내고자 함

• Problem
1. 10억 건의 문서(10가지 종류)가 있으며, 키 값은 현재 해시값으로써 변경할 수 없음
2. ‘contents:url’ Column만을 가지고 필터 기능만으로 1가지 종류의 문서를 얻는 최적의 방법은?
• Solution
1. SingleColumnValueFilter(“contents”, “url”, EQUAL, BinaryPrefixComparator(“xxx.tistory.com”))
2. Mapper를 이용한 필터링 수행
3. Observer Coprocessor
• postPut: 새로운 데이터가 입력되면 ‘contents:url’의 value를 파싱하여 카테고리 결정
4. Endpoint Coprocessor
• Micro-batch 방식으로 주기적인 카테고리 데이터 생성

Coprocessor

• RS에서 이벤트 발생에 반응하거나 대량의 데이터를 원격지에서 처리 후 반환하기 위한 보조 처리 도구
• Observer Coprocessor
• ‘pre’와 ‘post’로 구분되는 전처리/후처리 메소드를 작성함
• 연산(Put, Get 등)에 대한 Security, Referential Integrity, Secondary Index 등을 수행
• RegionObserver, RegionServerObserver, WALObserver, MasterObserver
• Endpoint Coprocessor
• 다중 Region에 걸친 Table에 대해 평균, 총합 등을 구현할 수 있음
• Coprocessor / CoprocessorService를 구현한 후 Dynamic/Static Loading으로 Table에 대한 서비스를 구동
• 하지만 Coprocessor를 업데이트하기 위해서는 RS를 재시작해야하며, Logging API를 제공하지 않음

참조: HBase: The Definitive Guide