首页 / HBASE / hbase表的高性能设计
hbase表的高性能设计
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了hbase表的高性能设计，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含3974字，纯文字阅读大概需要6分钟。
内容图文
第7章 HBase优化
7.1 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。
1．关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）
[FLY@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh
2．在conf目录下创建backup-masters文件
[FLY@hadoop102 hbase]$ touch conf/backup-masters
3．在backup-masters文件中配置高可用HMaster节点
[FLY@hadoop102 hbase]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters
4．将整个conf目录scp到其他节点
[FLY@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop103:/opt/module/hbase/
[FLY@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop104:/opt/module/hbase/
5．打开页面测试查看
7.2 预分区
每一个region维护着startRow与endRowKey，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。那么依照这个原则，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
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：
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); |
7.3 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，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。
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
|
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 |
7.4 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。
7.5 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。 |
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
原文：https://www.cnblogs.com/tesla-turing/p/11959867.html
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的hbase表的高性能设计全部内容，希望文章能够帮你解决hbase表的高性能设计所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。