Google Cloud Bigtable 分布式的NoSQL数据库

2023年 5月 16日 129点热度 0人点赞 0条评论

简单的介绍

Google Cloud Bigtable是一种基于NoSQL的分布式数据库，由谷歌公司开发和维护。它是一个高性能、高可扩展性的数据存储系统，旨在支持大规模应用程序和分析工作负载。

Google Cloud Bigtable主要用于在大规模集群中存储、读取和处理海量数据，例如互联网搜索、日志分析、机器学习等场景。它采用了基于列族的数据存储架构，同时支持多版本数据、自动分片和负载均衡等功能，能够满足高吞吐量和低延迟的数据访问需求。

Google Cloud Bigtable还提供了一系列的API和工具，包括Java API、Python API、HBase API等，方便开发人员进行数据读写、管理和监控等操作。同时，它也可以与其他Google Cloud服务和开源平台集成，例如Google Cloud Storage、Google Cloud Dataflow、Apache Hadoop等，支持更广泛的数据处理场景。

使用场景

Google Cloud Bigtable是一种NoSQL数据库，它通常用于处理大数据、高可扩展性、高性能和稳定性的应用程序。以下是它通常用于解决的问题：

处理大规模的结构化数据：Bigtable支持横向扩展，并且可以处理具有数百亿行和数百个列族的数据集。因此，它非常适合存储和处理具有复杂结构的大型数据集。
快速读写和查询：Bigtable可以处理每秒数十万到数百万个读写和查询请求，并且具有非常低的延迟，这使得它成为适用于需要快速响应的应用程序的理想选择。
处理实时数据：Bigtable支持实时数据处理，例如插入和读取数据时即时更新索引，这使得它可以应用于实时数据分析，网络监控等实时数据处理领域。
构建高可扩展性的应用程序：Bigtable设计为可横向扩展，这意味着其支持通过添加更多计算和存储资源来扩展并行处理能力从而满足不断增长的数据需求。

除了上述功能，Bigtable还提供了许多其他功能，例如数据压缩和数据加密等以提高数据安全性和降低数据存储成本的功能。

然而，Bigtable并不是适用于所有应用程序，下面是其中一些使用Bigtable时需要考虑的问题：

存储成本高：Bigtable是一种高性能且功能丰富的数据库，但存储成本也很高。用户应该确保其需求能够承担 Bigtable 提供的开销。
查询语言有限：Bigtable提供的查询语言比传统SQL语言更少，这使得某些类型的查询具有挑战性，限制了一些开发者的自由度。
数据一致性：Bigtable可以促进数据访问速度，同时对于较新的数据副本对其他副本的异步更新，极端情况下会有数据不一致情况。

面试题

1. 什么是 Google Cloud Bigtable？

Google Cloud Bigtable 是一种高性能、高可扩展性、大容量、分布式 NoSQL 数据库，它被设计用来处理非常大的数据集，并且提供了实时读/写访问能力。 Google Cloud Bigtable 允许您存储和查询海量的有序键值数据，其中每个键可以关联一个或多个数据项。它被广泛用于广告投放、搜索、用户分析、金融服务、游戏等等。

2. Google Cloud Bigtable 的架构是什么样的？

Google Cloud Bigtable 后端存储数据的机器被称为 Tablet 服务器。这些服务器分布在 Google Data Center 的数百个服务器上，并通过 Google 的 Colossus 文件系统进行连接。每个 Tablet 服务器存储了一个或多个表，每个表都由众多的行和列组成，每个行都有一个唯一的行键和若干个列族。每个列族可以包含多个列限定符，它们之间的关系是一对多的。每个单元格由行键、列限定符和值组成。Google Cloud Bigtable 使用 SSTables 来存储表数据，并使用内存映射文件进行高效读取。SSTable 具有可压缩、可索引和可切割的特性，可以大大减少存储空间和读取时间。

3. Google Cloud Bigtable 如何处理数据冲突？

Google Cloud Bigtable 采用的是 “最终一致性” 模型，意味着数据更新不会立即反映在所有节点上，但最终会一致。解决数据冲突是通过对写操作使用原子性的更新来完成的。 Google Cloud Bigtable 提供了两种解决冲突的方法：

（1）最新时间戳胜出

当两个写操作传递到 Bigtable 时，写操作的最新时间戳将覆盖旧的时间戳。这适用于更新应用程序缓存页等情况。

（2）原始值胜出

如果需要所有更新都被视为有效，则可以指定选项。对于将此时间戳的所有写操作，Bigtable 将更新最近的“每列族每列限定符最新值”。对于所有其他写入，Bigtable 只在值不存在时添加新行。这适用于需要所有更新的场景，例如输入日志等。

这里是一个 Java 示例：

// use latest timestamp update
ColumnFamily cf = table.getColumnFamily("cf1");

Mutation mutation1 = Mutation.create();
mutation1.setCell(cf, "col1", Value.of("newval1"));
mutation1.setCell(cf, "col2", Value.of("newval2"));

Mutation mutation2 = Mutation.create();
mutation2.setCell(cf, "col1", Value.of("newval3"));
mutation2.setCell(cf, "col2", Value.of("newval4"));

MutationBatcher batcher = table.newMutationBatcher();
batcher.add(mutation1);
batcher.add(mutation2, MutationBatcher.UpdateOpti onType.CELL);

batcher.flush(); 

// use original value update
ColumnFamily cf = table.getColumnFamily("cf1");

Mutation mutation1 = Mutation.create();
mutation1.setCell(cf, "col1", Value.of("newval1"));
mutation1.setCell(cf, "col2", Value.of("newval2"));

Mutation mutation2 = Mutation.create();
mutation2.setCell(cf, "col1", Value.of("newval3"));
mutation2.setCell(cf, "col2", Value.of("newval4"));

MutationBatcher batcher = table.newMutationBatcher();
batcher.add(mutation1);
batcher.add(mutation2, MutationBatcher.UpdateOpti onType.CELL_OVERWRITE);

batcher.flush();

4. Google Cloud Bigtable 如何使用 HBase API？

Google Cloud Bigtable 基于 Apache HBase API 构建，因此开发人员可以使用 HBase API 从 Bigtable 中读取和写入数据。如果您熟悉 HBase 编程，则可以在 Bigtable 中轻松使用相同的编程模型和语法。

这里是一个 Java 代码示例：

Configuration config = BigtableConfiguration.configure(PROJECT_ID , INSTANCE_ID);
Connection connection = BigtableConfiguration.connecti on(config);

Admin admin = connection.getAdmin();
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("testtable"));

// scan table
Scan scan = new Scan();
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result row : scanner) {
    // process the row
}

// get row by key
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-key"));
Result result = table.get(get);
byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"));

// put data
Put put = new Put(Bytes.toBytes("row-key"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"), Bytes.toBytes("value"));
table.put(put);

// delete data
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row-key"));
delete.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"));
table.delete(delete);

5. 如何使用 Google Cloud Bigtable 进行分页？

Google Cloud Bigtable 不支持传统的分页查询，因为 Bigtable 没有像 RDBMS 中的记录和行这样的概念。但是，开发人员可以使用过滤器来模拟分页。过滤器是一种在读取数据时应用的规则，它允许开发人员按行键、时间戳、列族和列等对数据进行过滤。通过设置 startRow 和 endRow 来限制读取的行范围，可以实现分页查询的效果。下面是一个 Java 示例：

// define filter
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
filterList.addFilter(new RowFilter(CompareOp.GREATER_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-key-start"))));
filterList.addFilter(new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("row-key-end"))));

// scan with filter
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList);
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("row-key-start"));
scan.setStopRow(Bytes.toBytes("row-key-end"));
scan.setCaching(10);

ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result row : scanner) {
    // process the row
}

6. 如何使用 Google Cloud Bigtable 进行数据备份和恢复？

Google Cloud Bigtable 支持数据备份和恢复，但此功能不是直接提供的，而是需要使用其他 Google Cloud 服务来实现。下面是进行数据备份和恢复的常用步骤：

（1）使用 Bigtable 的快照机制创建快照，将快照导出到 Cloud Storage。

（2）使用 Cloud Storage 的备份工具对快照进行备份，将备份文件复制到另一个地理位置。

（3）在需要恢复数据的地方，使用 Cloud Storage 的工具导入备份文件。

（4）使用 Bigtable 的 API 在恢复的数据集上创建新表。

7. 如何使用 Google Cloud Bigtable 进行数据迁移？

Google Cloud Bigtable 提供了多种迁移工具和选项，以便用户可以轻松地将数据从其他存储系统迁移到 Bigtable 中。下面是一些常用的迁移方法：

（1）适用于 HBase 的迁移工具：如果您现在使用 HBase，则可以使用 Cloud Bigtable 提供的 HBase 迁移工具将数据快速迁移到 Bigtable 中。该工具使用 Hadoop Distributed File System（HDFS）移动数据，可以通过简单地更改 HBase 的配置文件来运行。

（2）基于 GCS 的迁移工具：如果您从 AWS 或其他存储系统中迁移数据，则可以将数据导出到 Google Cloud Storage（GCS）中，然后使用 Bigtable 数据迁移工具将数据导入到 Bigtable 中。数据迁移工具可以处理很多数据格式，例如 CSV、JSON、AVRO 等。

（3）使用 Cloud Dataflow：如果您想以编程方式对数据进行迁移，则可以使用 Cloud Dataflow 迁移数据。使用 Cloud Dataflow 可以方便地编写 ETL 流程、跨多个数据源和目标执行数据移动，并使用 Cloud Bigtable 进行存储和排序。

安装教程

安装Google Cloud Bigtable一般涉及以下步骤：

配置Google Cloud Platform中的Project和相关服务
安装Gcloud和Docker
在本地或云服务器上安装HBase
配置Bigtable连接（包括设置认证信息）
启动HBase，并使用Bigtable连接进行测试
部署应用程序并使用Bigtable

以下将对每一步进行详细讲解。

1.配置Google Cloud Platform中的Project和相关服务

在使用Google Cloud Bigtable之前，需要先在Google Cloud Platform中配置一个Project，并启用Cloud Bigtable和相关服务。具体步骤如下：

1）登录到Google Cloud Platform控制台：https://console.cloud.google.com/

2）在顶部选择Project，并点击“新建项目”。

3）为项目命名，并为之选择一个唯一的ID。

4）在“API和服务”页面中启用以下服务：

Bigtable Admin API
Bigtable Data API
Cloud Storage
Compute Engine

5）为该项目设置记账/计费信息。

2.安装Gcloud和Docker

在安装Gcloud之前，请确认已经安装了Python 2.7或Python 3.x。在安装Docker之前，请确认系统中已经安装了Docker。

安装Gcloud： 1）前往https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-linux下载gcloud SDK。 2）打开终端，转到下载gcloud SDK的目录。 3）运行以下命令进行安装：./google-cloud-sdk/install.sh

安装Docker： 1）前往https://docs.docker.com/install/选择适合您操作系统的Docker版本进行下载和安装。 2）安装完成后，运行以下命令：docker run hello-world，以测试Docker是否已经安装并运行成功。

3.在本地或云服务器上安装HBase

Google Cloud Bigtable提供了一个标准的HBase客户端API，因此可以使用任何支持HBase协议的应用程序来与它集成。在本地或云服务器上安装HBase时，需要选择与Cloud Bigtable API兼容的版本。可以通过以下命令来安装HBase：

wget https://archive.apache.org/dist/hbase/2.2.4/hbase-2.2.4-bin.tar.gz
tar -zxf hbase-2.2.4-bin.tar.gz
cd hbase-2.2.4/

4.配置Bigtable连接（包括设置认证信息）

在连接到Google Cloud Bigtable时，需要进行身份验证。可以通过以下命令来配置认证信息：

gcloud auth login
gcloud config set project <your-project-id>
gcloud beta auth application-default login

接下来，需要执行以下命令来创建一个新的Service Account并为其授予Bigtable Admin角色：

gcloud iam service-accounts create <account-name>
gcloud projects add-iam-policy-binding <your-project-id> 
--member "serviceAccount:<account-name>@<your-project-id>.iam.gserviceaccount.com" 
--role "roles/bigtable.admin"

通过以上操作，已经成功创建了一个新的Service Account，并授予了Bigtable Admin角色。接下来，可以从Service Account的JSON密钥中提取认证信息：

gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json --iam-account=<account-name>@<your-project-id>.iam.gserviceaccount.com

接着，在连接到Google Cloud Bigtable时，需要指定以下参数：

项目ID
区域（如“us-central1”）
实例ID（由用户在Google Cloud Console中创建）

可以使用以下命令来设置这些参数：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<your-project-id> 
export BIGTABLE_CLUSTER_ZONE=<your-cluster-zone> 
export BIGTABLE_CLUSTER_NAME=<your-cluster-name>

5.启动HBase，并使用Bigtable连接进行测试

启动HBase可以使用以下命令：

./bin/start-hbase.sh 
./bin/hbase shell

在HBase shell中，可以使用以下命令来测试是否成功连接到Google Cloud Bigtable：

create 'test_table', 'cf'
put 'test_table', 'row1', 'cf:a', 'value1'
scan 'test_table'

如果一切正常，执行scan命令将会返回“row1”行，包含一个名为“cf:a”的列族，其值为“value1”。

6.部署应用程序并使用Bigtable

部署应用程序并使用Google Cloud Bigtable时，需要将以下信息添加到应用程序中：

Bigtable实例ID、集群ID、区域和项目ID
身份验证信息（如Service Account密钥文件）

可以使用以下代码片段来连接Google Cloud Bigtable并测试：

BigtableOptions options = new BigtableOptions.Builder()
    .setProjectId(<your_project_id>)
    .setInstanceId(<your_instance_id>)
    .setUserAgent(<application_user_agent>)
    .setCredentialOptions(CredentialOptions.jsonCredentials(jsonKeyFile))
    .build();

BigtableDataClient client = BigtableDataClientFactory.createClient(options);
TableId tableId = TableId.of(<your_table_name>);

ColumnFamily cf = ColumnFamily.of(<your_column_family>);
ColumnQualifier qual = ColumnQualifier.of(<your_column_qualifier>);
ByteString row = ByteString.copyFromUtf8(<your_row_key>);
ByteString value = ByteString.copyFromUtf8(<your_value>);

List<Mutation> mutations =
    Arrays.asList(Mutation.create()
                        .setCell(cf, qual, 1_500_000_000L /* timestamp */, value));

client.mutateRowAsync(
    MutateRowRequest.newBuilder().setTableName(tableId.toString()).setRowKey(row).addAllMutations(
mutations).build());

client.close();

以上代码片段使用Golang SDK连接到一个Google Cloud Bigtable实例，并使用一个测试表进行测试。其中包含：

BigtableOptions: 包含项目ID、实例ID和认证信息
TableId: 表示要写入数据的表
ColumnFamily: 列族
ColumnQualifier: 字段名
ByteString: 要向表中插入的字节数
Mutations: 包含一个Mutation对象，用于向表中写入指定的数据
MutateRowAsync：使用给定的行键异步地为HBase表添加变异。

至此，Google Cloud Bigtable已经成功地集成到了应用程序中。

使用过程中容易出现的问题

问题1：无法连接到Google Cloud Bigtable

原因：可能是因为您没有提供正确的凭据或未正确配置您的环境变量。

解决办法：在您的实例上配置正确的凭据，并确保环境变量已正确设置。以下是一个示例列表，可能包含必需的环境变量：

System.setProperty("google.auth.credentials.file", "/path/to/your/credentials/file.json");
System.setProperty("google.clooud.projectId", "your-project-id");
System.setProperty("google.bigtable.instance.admin.endpoint.host", "bigtableadmin.googleapis.com");
System.setProperty("google.bigtable.instance.name", "projects/your-project-id/instances/your-instance-id");

问题2：无法创建表格

原因：可能是因为您未正确设置权限或未正确指定表格结构。

解决办法：确保您有正确的权限来创建表格，并使用正确的代码指定表格结构。以下是一个创建表格的示例：

// 1. 定义表格列簇
List<ColumnFamilyInfo> columnFamilyInfos = new ArrayList<>();
ColumnFamilyInfo columnFamilyInfo = ColumnFamilyInfo.newBuilder("cf".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).build();
columnFamilyInfos.add(columnFamilyInfo);

// 2. 创建表格
TableAdminClient tableAdminClient = getClientInstance();
CreateTableRequest createTableRequest = CreateTableRequest.newBuilder()
        .setParent(instanceName.toString())
        .setTableId(tableName)
        .addAllColumnFamilies(columnFamilyInfos)
        .build();
tableAdminClient.createTable(createTableRequest);

问题3：无法读取或写入数据

原因：可能是因为您未正确配置读写数据的客户端，或因为数据结构不正确而无法读取或写入数据。

解决办法：确保您正确配置客户端，并使用正确的代码读写数据。以下是一些示例代码：

写入数据

// 1. 配置客户端
BigtableDataSettings bigtableDataSettings = BigtableDataSettings.newBuilder()
        .setProjectId(projectId)
        .setInstanceId(instanceId)
        .build();
BigtableDataClient bigtableDataClient = BigtableDataClient.create(bigtableDataSettings);

// 2. 写入数据
Mutation mutation = Mutation.newBuilder()
        .setCell(columnFamily.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), columnQualifier.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), Bytes.toBytes(value))
        .build();
bigtableDataClient.mutateRow(RowMutationEntry.newBuilder(tableName, rowKey).addMutation(mutation).build());

读取数据

// 1. 配置客户端
BigtableDataSettings bigtableDataSettings = BigtableDataSettings.newBuilder()
        .setProjectId(projectId)
        .setInstanceId(instanceId)
        .build();
BigtableDataClient bigtableDataClient = BigtableDataClient.create(bigtableDataSettings);

// 2. 读取数据
Row row = bigtableDataClient.readRow(tableName, rowKey);
List<Cell> cells = row.getCells(columnFamily.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), columnQualifier.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
for (Cell cell : cells) {
    System.out.printf("Value: %s\n", Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));
}

需要注意的是，如果读取或写入数据的代码未正确配置列簇、列、行键等信息，则可能会出现无法读取或写入数据的问题。因此，在编写读写数据的代码时，需要仔细检查和确认数据结构是否正确。

整合步骤

步骤：

创建Google Cloud账户并创建一个项目。
在Google Cloud Console中启用Cloud Bigtable API并创建一个Cloud Bigtable实例。
在Maven配置文件中添加Google Cloud Bigtable依赖。
在Spring Boot配置文件中设置Cloud Bigtable连接参数。
创建一个数据访问对象（DAO）来访问Cloud Bigtable数据库并操作数据。
在控制器类中调用DAO方法来处理请求。

完整代码：

pom.xml文件中加入依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.cloud.bigtable</groupId>
    <artifactId>bigtable-hbase-1.2</artifactId>
    <version>1.13.3</version>
</dependency>

application.properties文件中加入配置：

spring.cloud.gcp.bigtable.project-id=your-project-id
spring.cloud.gcp.bigtable.instance-id=your-instance-id
spring.cloud.gcp.bigtable.credentials.location=file:/path/to/credentials.json

创建一个User对象，用于存储用户数据：

@Data
@Table(name = "users")
public class User {

    @Id
    private String id;

    private String firstName;

    private String lastName;

    private int age;

}

创建一个UserRepository接口，用于CRUD操作：

@Repository
public interface UserRepository extends BigtableRepository<User, String> {
}

创建一个UserController类，用于处理请求：

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @GetMapping("/{id}")
    public User getUser(@PathVariable String id) {
        return userRepository.findById(id).orElse(null);
    }

    @PostMapping("")
    public User createUser(@RequestBody User user) {
        return userRepository.save(user);
    }

    @PutMapping("/{id}")
    public User updateUser(@PathVariable String id, @RequestBody User user) {
        user.setId(id);
        return userRepository.save(user);
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteUser(@PathVariable String id) {
        userRepository.deleteById(id);
    }

}

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