HBase优化

第一章 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）

[wkf@hadoop102 hbase]$ bin/start-hbase.sh

2．在 conf 目录下创建 backup-masters 文件

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

3．在 backup-masters 文件中配置高可用 HMaster 节点

[wkf@hadoop102 hbase]$  echo hadoop103 > conf/backup-masters

4．将整个 conf 目录 scp 到其他节点

[wkf@hadoop102 hbase]$ xsync conf/

5．打开页面测试查看
http://hadooo102:16010

第二章 预分区

2.1 为何要预分区？

• 增加数据读写效率
• 负载均衡，防止数据倾斜
• 方便集群容灾调度region
• 优化Map数量

2.2 如何预分区？

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。

2.3 设定预分区

预分区的设定与数据规模和机器集群规模（生产环境中每台机器一般放2-3个分区）有关系。

手动设定预分区

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

可能会产生数据倾斜。

分区的设计会影响到RowKey的设计

生成 16 进制序列预分区

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

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'

 四个键，五个分区。

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);

API代码形式只认字节数组，所以会是二维的，而在命令行中却是一维的。（命令行中['1000','2000','3000','4000']的‘1000’，在API代码看来就是一维的字节数组）

第三章 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。

3.1 RowKey的三个原则

唯一原则

必须在设计上保证其唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若HBase中同一表插入相同Rowkey，则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话)，所以务必保证Rowkey的唯一性.

排序原则

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。可以使用"Long.MAX_VALUE- 弹幕发表时间"的 long 值作为 Rowkey 的前缀。

散列原则

我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。拿常见的时间戳举例，假如Rowkey是按系统时间戳的方式递增，Rowkey的第一部分如果是时间戳信息的话将造成所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，也就是通常说的Region热点问题，热点发生在大量的client直接访问集中在个别RegionServer上（访问可能是读，写或者其他操作），导致单个RegionServer机器自身负载过高，引起性能下降甚至Region不可用，常见的是发生jvm full gc或者显示region too busy异常情况，当然这也会影响同一个RegionServer上的其他Region。

3.2 RowKey 常用设计方案

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。

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。

字符串拼接

20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

第四章 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。

第五章 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

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