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这篇文章主要介绍hbase时间戳修改带来的问题有哪些,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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公司业务:数据录入的时候,同一时刻,一条数据的某个字段存在多版本情况。
根据资料,hbase 插入数据的时候可以手动设置时间戳,这样把多个版本的时间戳区别开,但是发现hbase数据不能删除。
经过分析,这是由于:插入数据时候,人为设定的时间戳大于,删除的时间戳。 当client端系统时间大于集群系统时间,就会可能出现这种情况。
作结,hbase java代码部署的client服务器,最好和集群hbase服务器时间做同步,就会避免以上问题。
像OB,HBase这种存储系统,插入数据的时候,一般数据上都会有一个时间戳(ts)。
Hbase有一个TTL(time to live),可以标识数据的有效期,比如,可以把TTL设置成86400*1000,也就是说数据将于1天后过期。这是一个表级的设置,必须在建表时指定。
但是如果说你需要存储某一天内的数据,到第二天0点失效。这种情况TTL是没法控制的,因为TTL只能控制数据在一段时间后失效,而不能控制在特定的时间点失效。
TTL的本质是通过对比数据的ts,与当前系统时间,然后确定是否应该失效,于是,我们可以通过ts来hack一下。
假设数据的TTL是1天,如果我在凌晨1点插入数据,那么正常情况,它会到第二天凌晨1点失效。实际上就是判断:currentMilliseconds - ts > 86400*1000,如果满足,数据就失效了。
这时如果要控制数据在第二天0点就失效,我们把插入数据的ts往后推一小时就可以了,它就会提前失效。
这个方案理论上看起来没有问题,但是如果你的表涉及到删除数据,那么,坑就来了。
HBase普通的操作,都会写入WAL(Write ahead log),累积到一定数量后(或者根据时间),根据操作的ts,进行merge,然后对真实的数据做commit,这个跟数据库的log是有点类似的。
这里面隐含的一点是,hbase中的操作,是需要ts比当前数据中的ts大,操作才会有效,否则就无效(正常的都是这样的,因为时间是不断变大的嘛)。
比如当前有2个操作:
put 'key', 'value', ts=1
put 'key', 'value', ts=2
那么经过合并后,实际上只会有一个操作:
put 'key', 'value', ts=2(因为这个时间戳比较大嘛)
接着来,如果有3个操作:
put 'key', 'value', ts=1
put 'key', 'value', ts=2
del 'key', 'value', ts=3
那么,合并后,就只有delete的操作了。
坑就在这里,因为我们是手动设置插入数据的ts的。这就意味着,如果要删除数据,那必须要将删除操作的ts设置得比原来的数据的ts要大(在我们的情况中,两个时间都是未来)。
如果删除操作,使用了系统默认的ts,那么造成的结果是:数据无法被删除。
OK,那我们就知道,会将删除的ts设大。可是这时,如果你再插入数据,就必须将插入数据的ts设置得比删除操作的ts还要大。。。其实就是,对同一个cell的操作,要想你的操作有效,你必须将它的ts设置为比当前操作序列中最大的还要大。。。
然后,如果一不小心,你想当然地把删除的ts设置成了Long.MAX_VALUE,你就会发现,你永远也插入不了数据了。。。。(其实不是永远啦,要到下一次major compact)。
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