HBase之二:Hbase优化

1.    预先分区

默认情况下,在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 Region 分区,当导入数据的时候,所有的 HBase 客户端都向这一个 Region 写数据,直到这个 Region 足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 Regions,这样当数据写入 HBase 时,会按照 Region 分区情况,在集群内做数据的负载均衡。

HBase之五:hbase的region分区

2.    Rowkey优化

HBase 中 Rowkey 是按照字典序存储,因此,设计 Rowkey 时,要充分利用排序特点,将经常一起读取的数据存储到一块,将最近可能会被访问的数据放在一块。

此外,Rowkey 若是递增的生成,建议不要使用正序直接写入 Rowkey,而是采用 reverse 的方式反转Rowkey,使得 Rowkey 大致均衡分布,这样设计有个好处是能将 RegionServer 的负载均衡,否则容易产生所有新数据都在一个 RegionServer 上堆积的现象,这一点还可以结合 table 的预切分一起设计。

HBase之六:HBase的RowKey设计

3.    减少列族数量

不要在一张表里定义太多的 ColumnFamily。目前 Hbase 并不能很好的处理超过 2~3 个 ColumnFamily 的表。因为某个 ColumnFamily 在 flush 的时候,它邻近的 ColumnFamily 也会因关联效应被触发 flush,最终导致系统产生更多的 I/O。

4.    缓存策略

创建表的时候,可以通过 HColumnDescriptor.setInMemory(true) 将表放到 RegionServer 的缓存中,保证在读取的时候被 cache 命中。

5.    设置存储生命期

创建表的时候,可以通过 HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive) 设置表中数据的存储生命期,过期数据将自动被删除。

6.    硬盘配置

每台 RegionServer 管理 10~1000 个 Regions,每个 Region 在 1~2G,则每台 Server 最少要 10G,最大要1000*2G=2TB,考虑 3 备份,则要 6TB。方案一是用 3 块 2TB 硬盘,二是用 12 块 500G 硬盘,带宽足够时,后者能提供更大的吞吐率,更细粒度的冗余备份,更快速的单盘故障恢复。

7.    分配合适的内存给RegionServer服务

在不影响其他服务的情况下,越大越好。例如在 HBase 的 conf 目录下的 hbase-env.sh 的最后添加 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx16000m$HBASE_REGIONSERVER_OPTS”

其中 16000m 为分配给 RegionServer 的内存大小。

8.    写数据的备份数

备份数与读性能成正比,与写性能成反比,且备份数影响高可用性。有两种配置方式,一种是将 hdfs-site.xml拷贝到 hbase 的 conf 目录下,然后在其中添加或修改配置项 dfs.replication 的值为要设置的备份数,这种修改对所有的 HBase 用户表都生效,另外一种方式,是改写 HBase 代码,让 HBase 支持针对列族设置备份数,在创建表时,设置列族备份数,默认为 3,此种备份数只对设置的列族生效。

9.    WAL(预写日志)

可设置开关,表示 HBase 在写数据前用不用先写日志,默认是打开,关掉会提高性能,但是如果系统出现故障(负责插入的 RegionServer 挂掉),数据可能会丢失。配置 WAL 在调用 JavaAPI 写入时,设置 Put 实例的WAL,调用 Put.setWriteToWAL(boolean)。

10. 批量写

HBase 的 Put 支持单条插入,也支持批量插入,一般来说批量写更快,节省来回的网络开销。在客户端调用JavaAPI 时,先将批量的 Put 放入一个 Put 列表,然后调用 HTable 的 Put(Put 列表) 函数来批量写。

11. 客户端一次从服务器拉取的数量

通过配置一次拉去的较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间,但是它会占用客户端内存。有三个地方可进行配置:

1)在 HBase 的 conf 配置文件中进行配置 hbase.client.scanner.caching;

2)通过调用 HTable.setScannerCaching(intscannerCaching) 进行配置;

3)通过调用 Scan.setCaching(intcaching) 进行配置。三者的优先级越来越高。

12. RegionServer的请求处理I/O线程数

较少的 IO 线程适用于处理单次请求内存消耗较高的 Big Put 场景 (大容量单次 Put 或设置了较大 cache 的Scan,均属于 Big Put) 或 ReigonServer 的内存比较紧张的场景。

较多的 IO 线程,适用于单次请求内存消耗低,TPS 要求 (每秒事务处理量 (TransactionPerSecond)) 非常高的场景。设置该值的时候,以监控内存为主要参考。

在 hbase-site.xml 配置文件中配置项为 hbase.regionserver.handler.count。

13. Region的大小设置

配置项为 hbase.hregion.max.filesize,所属配置文件为 hbase-site.xml.,默认大小 256M。

在当前 ReigonServer 上单个 Reigon 的最大存储空间,单个 Region 超过该值时,这个 Region 会被自动 split成更小的 Region。小 Region 对 split 和 compaction 友好,因为拆分 Region 或 compact 小 Region 里的StoreFile 速度很快,内存占用低。缺点是 split 和 compaction 会很频繁,特别是数量较多的小 Region 不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,Region 数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase 的 bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 则不太适合经常 split 和 compaction,因为做一次 compact 和 split 会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。

此外,大 Region 意味着较大的 StoreFile,compaction 时对内存也是一个挑战。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做 compact 和 split,既能顺利完成 split 和 compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。compaction 是无法避免的,split 可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如 100G,就可以间接禁用自动 split(RegionServer 不会对未到达 100G 的 Region 做split)。再配合 RegionSplitter 这个工具,在需要 split 时,手动 split。手动 split 在灵活性和稳定性上比起自动split 要高很多,而且管理成本增加不多,比较推荐 online 实时系统使用。内存方面,小 Region 在设置memstore 的大小值上比较灵活,大 Region 则过大过小都不行,过大会导致 flush 时 app 的 IO wait 增高,过小则因 StoreFile 过多影响读性能。

14. 操作系统参数

Linux系统最大可打开文件数一般默认的参数值是1024,如果你不进行修改并发量上来的时候会出现“Too Many Open Files”的错误,导致整个HBase不可运行,你可以用ulimit -n 命令进行修改,或者修改/etc/security/limits.conf和/proc/sys/fs/file-max 的参数,具体如何修改可以去Google 关键字 “linux limits.conf ”

15. Jvm配置

修改 hbase-env.sh 文件中的配置参数,根据你的机器硬件和当前操作系统的JVM(32/64位)配置适当的参数

HBASE_HEAPSIZE 4000 HBase使用的 JVM 堆的大小

HBASE_OPTS "‐server ‐XX:+UseConcMarkSweepGC"JVM GC 选项

HBASE_MANAGES_ZKfalse 是否使用Zookeeper进行分布式管理

16. 持久化

重启操作系统后HBase中数据全无,你可以不做任何修改的情况下,创建一张表,写一条数据进行,然后将机器重启,重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表,一个都没有了。是不是很杯具?没有关系你可以在hbase/conf/hbase-default.xml中设置hbase.rootdir的值,来设置文件的保存位置指定一个文件夹,例如:<value>file:///you/hbase-data/path</value>,你建立的HBase中的表和数据就直接写到了你的磁盘上,同样你也可以指定你的分布式文件系统HDFS的路径例如:hdfs://NAMENODE_SERVER:PORT/HBASE_ROOTDIR,这样就写到了你的分布式文件系统上了。

17. 缓冲区大小

hbase.client.write.buffer

这个参数可以设置写入数据缓冲区的大小,当客户端和服务器端传输数据,服务器为了提高系统运行性能开辟一个写的缓冲区来处理它,这个参数设置如果设置的大了,将会对系统的内存有一定的要求,直接影响系统的性能。

18. 扫描目录表

hbase.master.meta.thread.rescanfrequency

定义多长时间HMaster对系统表 root 和 meta 扫描一次,这个参数可以设置的长一些,降低系统的能耗。

19. split/compaction时间间隔

hbase.regionserver.thread.splitcompactcheckfrequency

这个参数是表示多久去RegionServer服务器运行一次split/compaction的时间间隔,当然split之前会先进行一个compact操作.这个compact操作可能是minorcompact也可能是major compact.compact后,会从所有的Store下的所有StoreFile文件最大的那个取midkey.这个midkey可能并不处于全部数据的mid中.一个row-key的下面的数据可能会跨不同的HRegion。

20. 缓存在JVM堆中分配的百分比

hfile.block.cache.size

指定HFile/StoreFile 缓存在JVM堆中分配的百分比,默认值是0.2,意思就是20%,而如果你设置成0,就表示对该选项屏蔽。

21. ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数

hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns

这项配置的选项就是从zookeeper中来的,表示ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数,ZooKeeper对于HBase来说就是一个入口这个参数的值可以适当放大些。

22. memstores占用堆的大小参数配置

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

在RegionServer中所有memstores占用堆的大小参数配置,默认值是0.4,表示40%,如果设置为0,就是对选项进行屏蔽。

23. Memstore中缓存写入大小

hbase.hregion.memstore.flush.size

Memstore中缓存的内容超过配置的范围后将会写到磁盘上,例如:删除操作是先写入MemStore里做个标记,指示那个value, column 或 family等下是要删除的,HBase会定期对存储文件做一个major compaction,在那时HBase会把MemStore刷入一个新的HFile存储文件中。如果在一定时间范围内没有做major compaction,而Memstore中超出的范围就写入磁盘上了。

posted on 2013-06-25 11:20  duanxz  阅读(2133)  评论(0编辑  收藏  举报