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怎么使用HBase优化

本篇内容介绍了“怎么使用HBase优化”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1. 高可用

在HBase中Hmaster负责监控RegionServer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。

关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）

[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh

在conf目录下创建backup-masters文件

[atguigu@hadoop102 hbase]$ touch conf/backup-masters

在backup-masters文件中配置高可用HMaster节点

[atguigu@hadoop102 hbase]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters  
将103设置为备份的master

[atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop103:/opt/module/hbase/[atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop104:/opt/module/hbase/

打开页面测试查看

http://hadooo102:16010

其中这里面的选举机制参考zookeeper的选举功能。
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2. 预分区(重要)

如果没有设置好分区规则 Region Split，就可能出现HBase老版本的时候 10G一份为2，新版本分区就是按照64,...10G这样的分区，绝对会数据倾斜。创建表的时候要设置好分区。根据就是数据大小跟机器规模。参考个预分区技巧
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1. 手动设定预分区

create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

怎么使用HBase优化

分区有负无穷跟正无穷，并且切记是按照rowKey的字符串比较顺序来比较的，比如1512123就分到了 1000~2000这个分区中。但是 40，400这样的存储有点别扭，所以rowkey尽量要保证长度一致，高位补零,0040，0400这样的。

2. 生成16进制序列预分区

create 'staff2','info','partition2',{
   
   
   NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

这个是按照16进制的数据来分区的，
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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：

create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => 'splits.txt'

下面的分区内容不符合哦。

aa
bbddcc

4. API 分区

hAdmin.createTable(tableDesc); // 默认创建表hAdmin.createTable(tableDesc, start,end,numsplit);// 根据start 跟end 均有分成numsplithAdmin.createTable(tableDesc, splitKeys);//

PS:

在命令行中我们传入的比如是[100,200,300],，但是HBase底层只认识字节数组，所以会把数据组合成[[],[],[]] 这样的二维数组。

//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(重要)

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处于哪个一个预分区的区间内，设计rowkey的主要目的，就是让数据均匀的分布于所有的region中(散列性，唯一性，长度(生产中甚至可能70~100位))，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈rowkey常用的设计方案。

生成随机数、hash、散列值

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(时间戳翻转)

20170524000001转成10000042507102
20170524000002转成20000042507102

这样也可以在一定程度上散列逐步put进来的数据。
3. 字符串拼接

20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

原则就是遵从散列性、唯一性、长度。然后根据实际的业务需求来设定rowkey。

比如分区一共300个
分区键
000_
001_
002_...
298_

手机号 % 299  分区位    000_手机号(手机号 + 年月) % 299 寻找分区  000_手机号_年月
hash(手机号 + 年月) % 299 寻找分区
总之就是规划好分区，然后把重要的数据排在前面。这样来搞。

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，有一个RegionServer级别的刷新，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

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。

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

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。

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。

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。

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，可以减小此值，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。

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。

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。

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一分为二。
涉及属性：
即：128M就是Memstore的默认阈值

hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728

即：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

即：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

“怎么使用HBase优化”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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