HBase的优化

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• 一、HBase的优化
  • 1，高可用
  • 2，预分区
  • 3，RowKey 设计
• 二、Hbase的协处理器

 

正文

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一、HBase的优化

1，高可用

　　在 HBase 中 HMaster 负责监控 HRegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，如果 HMaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以 HBase 支持对 HMaster 的高可用配置。

1．关闭 HBase 集群（如果没有开启则跳过此步）
　　[xcc@linux01 hbase]$ bin/stop-hbase.sh
2．在 conf 目录下创建 backup-masters 文件
　　[xcc@linux01 hbase]$ touch conf/backup-masters
3．在 backup-masters 文件中配置高可用 HMaster 节点
　　[xcc@linux01 hbase]$ echo linux02 > conf/backup-masters
4．将整个 conf 目录 scp 到其他节点
　　[xcc@linux01 hbase]$ scp -r conf/ linux02:/opt/module/hbase/
　　[xcc@linux01 hbase]$ scp -r conf/ linux03:/opt/module/hbase/
5．打开页面测试查看
　　http://linux01:16010

2，预分区

　　每一个region维护着StartRow与EndRow，如果加入的数据符合某个Region维护的RowKey范围，则该数据交给这个Region维护。那么按照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。

1．手动设定预分区
　　Hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']
2．生成 16 进制序列预分区
　　Hbase> create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
3．按照文件中设置的规则预分区
创建 splits.txt 文件内容如下：
　　aaaa
　　bbbb
　　cccc
　　dddd
然后执行：
　　Hbase> create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => 'splits.txt'
4．使用 JavaAPI 创建预分区
//自定义算法，产生一系列 hash 散列值存储在二维数组中
byte[][] splitKeys = 某个散列值函数
//创建 HbaseAdmin 实例
HBaseAdmin hAdmin = new HBaseAdmin(HbaseConfiguration.create());
//创建 HTableDescriptor 实例
HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);
//通过 HTableDescriptor 实例和散列值二维数组创建带有预分区的 Hbase 表 
hAdmin.createTable(tableDesc, splitKeys);

3，RowKey 设计

　　一条数据的唯一标识就是RowKey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于RowKey处于哪个预分区的区间内。设计RowKey的主要目的，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜。RowKey的常用设计方案为:

　　1)生成随机数、hash、散列值

比如：
原 本 rowKey 为 1001 的 ， SHA1 后 变 成 ：
dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原 本 rowKey 为 3001 的 ， SHA1 后 变 成 ：
49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原 本 rowKey 为 5001 的 ， SHA1 后 变 成 ：
7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的 rowKey 来 Hash
后作为每个分区的临界值。

　　2)字符串反转

#这样可以一定程度上散列put进来的数据
20200524000001 转成 10000042500202
20200524000002 转成 20000042500202

　　3)字符串拼接

20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

4，内存优化

　　HBase 操作过程中需要大量的内存开销，毕竟 Table 是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的 70%给 HBase 的 Java 堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。

5，基础优化

　　1)允许在HDFS的文件中追加内容

　　hdfs-site.xml、hbase-site.xml

属性：dfs.support.append
解释：开启 HDFS 追加同步，可以优秀的配合 HBase 的数据同步和持久化。默认值为 true。

　　2)优化DataNode允许的最大文件打开数

　　hdfs-site.xml

属性：dfs.datanode.max.transfer.threads
解释：HBase 一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为 4096 或者更高。默认值：4096

　　3)优化延迟高的数据操作的等待时间

　　hdfs-site.xml

属性：dfs.image.transfer.timeout
解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket 需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认 60000 毫秒），以确保 socket 不会被 timeout 掉。

　　4)优化数据的写入效率

　　mapred-site.xml

属性：mapreduce.map.output.compress
     mapreduce.map.output.compress.codec
解释：开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率，减少写入时间。第一个属性值修改为true，第二个属性值修改为：org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec 或者其他压缩方式。

　　5)设置RPC监听数量

　　hbase-site.xml

属性：Hbase.regionserver.handler.count
解释：默认值为 30，用于指定 RPC 监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。

　　6)优化HStore文件大小

　　hbase-site.xml

属性：hbase.hregion.max.filesize
解释：默认值 10737418240（10GB），如果需要运行 HBase 的 MR 任务，可以减小值，因为一个 region 对应一个 map 任务，如果单个 region 过大，会导致 map 任务执行时间过长。该值的意思就是，如果 HFile 的大小达到这个数值，则这个 region 会被切分为两个 Hfile。

　　7)优化HBase客户端缓存

　　hbase-site.xml

属性：hbase.client.write.buffer
解释：用于指定 Hbase 客户端缓存，增大该值可以减少 RPC 调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少 RPC 次数的目的。

　　8)指定scan.next扫描HBase所获取的行数

　　hbase-site.xml

属性：hbase.client.scanner.caching
解释：用于指定 scan.next 方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。

　　9)flush、compact、split 机制

　　当 MemStore 达到阈值，将 Memstore 中的数据 Flush 进 Storefile；compact 机制则是把 flush出来的小文件合并成大的 Storefile 文件。split 则是当 Region 达到阈值，会把过大的 Region。

hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728　　#128m

　　这个参数的作用是当单个 HRegion 内所有的 Memstore 大小总和超过指定值时，flush该 HRegion 的所有 memstore。RegionServer 的 flush 是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发 OOM。　

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38

　　当 MemStore 使用内存总量达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 指定值时，将会有多个 MemStores flush 到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到 MemStore 使用内存略小于 lowerLimit

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二、Hbase的协处理器

示例代码:hbase-coprocessor

　　使用HBase查找数据时，尽可能的使用rowKey去精准的定位数据位置，而非使用ColumnValueFilter或者SingleColumnValueFilter，按照单元格Cell中的Value过滤数据，这样做在数据量巨大的情况下，效率是极低的——如果要涉及到全表扫描。所以尽量不要做这样可怕的事情。注意，这并非ColumnValueFilter就无用武之地。现在，我们将使用协处理器，将数据一分为二。

1，编写协处理器类CallWriteObserver，继承BaseRegionObserver重写需要的方法。这里重写postPut方法。         
2，在创建表的前面对表描述器添加些处理器类名addCoprocessor("className").
3，配置完成，上传到linux上打jar包到hbase的lib下，配置conf下的hbase-site.xml文件，同步到其它的linux上。
4，在hbase-site.xml配置文件中添加
    <!--指定协处理器的类-->
    <property>
        <name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
        <value>hbase.CallWriteObserver</value>
    </property>
5，建议在hbase-site.xml中再加入以下配置，防止协处理器出现错误时导致regionServer挂掉。
    <property>
      <name>hbase.coprocessor.abortonerror</name>
      <value>false</value>
    </property>