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hbase的调优

[日期:2016-06-22] 来源:CSDN博客  作者:haohaixingyun [字体: ]

1. 表的设计

1.1 Pre-Creating Regions 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。

HBase

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。 

下面是一个例子: 

public static boolean createTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits) throws IOException {

try { admin.createTable(table, splits); return true; } catch (TableExistsException e) { logger.info("table " + table.getNameAsString() + " already exists"); // the table already exists... return false; } } public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) { //start:001,endkey:100,10region [001,010] [011,020] byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];

BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, 16);

BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, 16); BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey); BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions)); lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement); for(int i=0; i < numRegions-1;i++) { BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i))); byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes(); splits[i] = b; } return splits; }

 

1.2 Row Key

HBase中row key用来检索表中的记录,支持以下三种方式:  

通过单个row key访问:即按照某个row key键值进行get操作;  

通过row key的range进行scan:即通过设置startRowKey和endRowKey,在这个范围内进行扫描;  

全表扫描:即直接扫描整张表中所有行记录。 

在HBase中,row key可以是任意字符串,最大长度64KB,实际应用中一般为10~100bytes,存为byte[]字节数组,一般设计成定长的。 row key是按照字典序存储,因此,设计row key时,要充分利用这个排序特点,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。 举个例子:如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的,可以考虑将时间戳作为row key的一部分,由于是字典序排序,所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为row key,这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

Rowkey: 1、 大小越小越好 2、 值根据功能需求决定 3、 Row最好有散列原则。 

a) 取反

b) Hash 001—020 001 100 002 200 010 010 011 110

 

1.3 Column Family 

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

1.4 In Memory 

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。

1.5 Max Version 

创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本,如果只需要保存最新版本的数据,那么可以设置setMaxVersions(1)。

1.6 Time To Live 

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,例如如果只需要存储最近两天的数据,那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

1.7 Compact & Split 

在HBase中,数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中,MemStore中的数据是排序的,当MemStore累计到一定阈值时,就会创建一个新的MemStore,并且将老的MemStore添加到flush队列,由单独的线程flush到磁盘上,成为一个StoreFile。于此同时, 系统会在zookeeper中记录一个redo point,表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。

StoreFile是只读的,一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile个数达到一定的阈值后,就会进行一次合并(major compact),将对同一个key的修改合并到一起,形成一个大的StoreFile,当StoreFile的大小达到一定阈值后,又会对 StoreFile进行分割(split),等分为两个StoreFile。 由于对表的更新是不断追加的,处理读请求时,需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore,将它们按照row key进行合并,由于StoreFile和MemStore都是经过排序的,并且StoreFile带有内存中索引,通常合并过程还是比较快的。 实际应用中,可以考虑必要时手动进行major compact,将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时,可以将StoreFile设置大些,减少split的发生。 hbase为了防止小文件(被刷到磁盘的menstore)过多,以保证保证查询效率,hbase需要在必要的时候将这些小的store file合并成相对较大的store file,这个过程就称之为compaction。在hbase中,主要存在两种类型的compaction:minor compaction和major compaction。 minor compaction:的是较小、很少文件的合并。 major compaction 的功能是将所有的store file合并成一个,触发major compaction的可能条件有:major_compact 命令、majorCompact() API、region server自动运行(相关参数:hbase.hregion.majoucompaction 默认为24 小时、hbase.hregion.majorcompaction.jetter 默认值为0.2 防止region server 在同一时间进行major compaction)。hbase.hregion.majorcompaction.jetter参数的作用是:对参数hbase.hregion.majoucompaction 规定的值起到浮动的作用,假如两个参数都为默认值24和0,2,那么major compact最终使用的数值为:19.2~28.8 这个范围。 1、 关闭自动major compaction 2、 手动编程major compaction Timer类,contab minor compaction的运行机制要复杂一些,它由一下几个参数共同决定: hbase.hstore.compaction.min :默认值为 3,表示至少需要三个满足条件的store file时,minor compaction才会启动 hbase.hstore.compaction.max 默认值为10,表示一次minor compaction中最多选取10个store file

hbase.hstore.compaction.min.size 表示文件大小大于该值的store file 一定会加入到minor compaction的store file中 hbase.hstore.compaction.max.size 表示文件大小大于该值的store file 一定会被minor compaction排除 hbase.hstore.compaction.ratio 将store file 按照文件年龄排序(older to younger),minor compaction总是从older store file开始选择 下面是本文总结的第二部分内容:写表操作相关的优化方法。

2. 写表操作

 

2.1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = “user_log”; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name); wTableLog[i].setWriteBufferSize(5 * 1024 * 1024); //5MB wTableLog[i].setAutoFlush(false); }
2.2 HTable参数设置
2.2.1 Auto Flush 通过调用HTable.setAutoFlush(false)方法可以将HTable写客户端的自动flush关闭,这样可以批量写入数据到HBase,而不是有一条put就执行一次更新,只有当put填满客户端写缓存时,才实际向HBase服务端发起写请求。默认情况下auto flush是开启的。
2.2.2 Write Buffer
通过调用HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)方法可以设置HTable客户端的写buffer大小,如果新设置的buffer小于当前写buffer中的数据时,buffer将会被flush到服务端。其中,writeBufferSize的单位是byte字节数,可以根据实际写入数据量的多少来设置该值。
2.2.3 WAL Flag 在HBae中,客户端向集群中的RegionServer提交数据时(Put/Delete操作),首先会先写WAL(Write Ahead Log)日志(即HLog,一个RegionServer上的所有Region共享一个HLog),只有当WAL日志写成功后,再接着写MemStore,然后客户端被通知提交数据成功;如果写WAL日志失败,客户端则被通知提交失败。这样做的好处是可以做到RegionServer宕机后的数据恢复。 因此,对于相对不太重要的数据,可以在Put/Delete操作时,通过调用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函数,放弃写WAL日志,从而提高数据写入的性能。 值得注意的是:谨慎选择关闭WAL日志,因为这样的话,一旦RegionServer宕机,Put/Delete的数据将会无法根据WAL日志进行恢复。 2.3 批量写 通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase,同样HBase提供了另一个方法:通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的row key列表,批量写入多行记录,这样做的好处是批量执行,只需要一次网络I/O开销,这对于对数据实时性要求高,网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。
2.4 多线程并发写 在客户端开启多个HTable写线程,每个写线程负责一个HTable对象的flush操作,这样结合定时flush和写buffer(writeBufferSize),可以既保证在数据量小的时候,数据可以在较短时间内被flush(如1秒内),同时又保证在数据量大的时候,写buffer一满就及时进行flush。下面给个具体的例子: for (int i = 0; i < threadN; i++) { Thread th = new Thread() { public void run() { while (true) { try { sleep(1000); //1 second } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } synchronized (wTableLog[i]) {
try { wTableLog[i].flushCommits(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } }; th.setDaemon(true); th.start(); }
HBase性能优化方法总结(三):读表操作 本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客。 下面是本文总结的第三部分内容:读表操作相关的优化方法。
3. 读表操作
3.1 多HTable并发读 创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = “user_log”; rTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { rTableLog[i] = new HTable(conf, table_log_name); rTableLog[i].setScannerCaching(50); }
3.2 HTable参数设置
3.2.1 Scanner Caching
hbase.client.scanner.caching配置项可以设置HBase scanner一次从服务端抓取的数据条数,默认情况下一次一条。通过将其设置成一个合理的值,可以减少scan过程中next()的时间开销,代价是scanner需要通过客户端的内存来维持这些被cache的行记录。 有三个地方可以进行配置:1)在HBase的conf配置文件中进行配置;2)通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)进行配置;3)通过调用Scan.setCaching(int caching)进行配置。三者的优先级越来越高。
3.2.2 Scan Attribute Selection scan时指定需要的Column Family,可以减少网络传输数据量,否则默认scan操作会返回整行所有Column Family的数据。
3.2.3 Close ResultScanner 通过scan取完数据后,记得要关闭ResultScanner,否则RegionServer可能会出现问题(对应的Server资源无法释放)。
3.3 批量读 通过调用HTable.get(Get)方法可以根据一个指定的row key获取一行记录,同样HBase提供了另一个方法:通过调用HTable.get(List<Get>)方法可以根据一个指定的row key列表,批量获取多行记录,这样做的好处是批量执行,只需要一次网络I/O开销,这对于对数据实时性要求高而且网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。
3.4 多线程并发读 在客户端开启多个HTable读线程,每个读线程负责通过HTable对象进行get操作。下面是一个多线程并发读取HBase,获取店铺一天内各分钟PV值的例子: public class DataReaderServer { //获取店铺一天内各分钟PV值的入口函数 public static ConcurrentHashMap<String, String> getUnitMinutePV(long uid, long startStamp, long endStamp){ long min = startStamp; int count = (int)((endStamp - startStamp) / (60*1000)); List<String> lst = new ArrayList<String>(); for (int i = 0; i <= count; i++) { min = startStamp + i * 60 * 1000; lst.add(uid + "_" + min); } return parallelBatchMinutePV(lst);
} //多线程并发查询,获取分钟PV值 private static ConcurrentHashMap<String, String> parallelBatchMinutePV(List<String> lstKeys){ ConcurrentHashMap<String, String> hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>(); int parallel = 3; List<List<String>> lstBatchKeys = null; if (lstKeys.size() < parallel ){ lstBatchKeys = new ArrayList<List<String>>(1); lstBatchKeys.add(lstKeys); } else{ lstBatchKeys = new ArrayList<List<String>>(parallel); for(int i = 0; i < parallel; i++ ){ List<String> lst = new ArrayList<String>(); lstBatchKeys.add(lst); } for(int i = 0 ; i < lstKeys.size() ; i ++ ){ lstBatchKeys.get(i%parallel).add(lstKeys.get(i)); } } List<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >> futures = new ArrayList<Future< ConcurrentHashMap<String, String> >>(5); ThreadFactoryBuilder builder = new ThreadFactoryBuilder(); builder.setNameFormat("ParallelBatchQuery"); ThreadFactory factory = builder.build(); ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(lstBatchKeys.size(), factory); for(List<String> keys : lstBatchKeys){ Callable< ConcurrentHashMap<String, String> > callable = new BatchMinutePVCallable(keys); FutureTask< ConcurrentHashMap<String, String> > future = (FutureTask< ConcurrentHashMap<String, String> >) executor.submit(callable); futures.add(future); }
executor.shutdown(); // Wait for all the tasks to finish try { boolean stillRunning = !executor.awaitTermination( 5000000, TimeUnit.MILLISECONDS); if (stillRunning) { try { executor.shutdownNow(); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } } catch (InterruptedException e) { try { Thread.currentThread().interrupt(); } catch (Exception e1) { // TODO Auto-generated catch block e1.printStackTrace(); } } // Look for any exception for (Future f : futures) { try { if(f.get() != null) { hashRet.putAll((ConcurrentHashMap<String, String>)f.get()); } } catch (InterruptedException e) { try { Thread.currentThread().interrupt(); } catch (Exception e1) { // TODO Auto-generated catch block e1.printStackTrace(); } } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); }
} return hashRet; } //一个线程批量查询,获取分钟PV值 protected static ConcurrentHashMap<String, String> getBatchMinutePV(List<String> lstKeys){ ConcurrentHashMap<String, String> hashRet = null; List<Get> lstGet = new ArrayList<Get>(); String[] splitValue = null; for (String s : lstKeys) { splitValue = s.split("_"); long uid = Long.parseLong(splitValue[0]); long min = Long.parseLong(splitValue[1]); byte[] key = new byte[16]; Bytes.putLong(key, 0, uid); Bytes.putLong(key, 8, min); Get g = new Get(key); g.addFamily(fp); lstGet.add(g); } Result[] res = null; try { res = tableMinutePV[rand.nextInt(tableN)].get(lstGet); } catch (IOException e1) { logger.error("tableMinutePV exception, e=" + e1.getStackTrace()); } if (res != null && res.length > 0) { hashRet = new ConcurrentHashMap<String, String>(res.length); for (Result re : res) { if (re != null && !re.isEmpty()) { try { byte[] key = re.getRow(); byte[] value = re.getValue(fp, cp); if (key != null && value != null) { hashRet.put(String.valueOf(Bytes.toLong(key, Bytes.SIZEOF_LONG)),
String.valueOf(Bytes .toLong(value))); } } catch (Exception e2) { logger.error(e2.getStackTrace()); } } } } return hashRet; } } //调用接口类,实现Callable接口 class BatchMinutePVCallable implements Callable<ConcurrentHashMap<String, String>>{ private List<String> keys; public BatchMinutePVCallable(List<String> lstKeys ) { this.keys = lstKeys; } public ConcurrentHashMap<String, String> call() throws Exception { return DataReadServer.getBatchMinutePV(keys); } }
3.5 缓存查询结果 对于频繁查询HBase的应用场景,可以考虑在应用程序中做缓存,当有新的查询请求时,首先在缓存中查找,如果存在则直接返回,不再查询HBase;否则对HBase发起读请求查询,然后在应用程序中将查询结果缓存起来。至于缓存的替换策略,可以考虑LRU等常用的策略。
3.6 Blockcache HBase上Regionserver的内存分为两个部分,一部分作为Memstore,主要用来写;另外一部分作为BlockCache,主要用于读。 写请求会先写入Memstore,Regionserver会给每个region提供一个Memstore,当Memstore满64MB以后,会启动 flush刷新到磁盘。当Memstore的总大小超过限制时
(heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9),会强行启动flush进程,从最大的Memstore开始flush直到低于限制。 读请求先到Memstore中查数据,查不到就到BlockCache中查,再查不到就会到磁盘上读,并把读的结果放入BlockCache。由于BlockCache采用的是LRU策略,因此BlockCache达到上限(heapsize * hfile.block.cache.size * 0.85)后,会启动淘汰机制,淘汰掉最老的一批数据。 一个Regionserver上有一个BlockCache和N个Memstore,它们的大小之和不能大于等于heapsize * 0.8,否则HBase不能启动。默认BlockCache为0.2,而Memstore为0.4。对于注重读响应时间的系统,可以将 BlockCache设大些,比如设置BlockCache=0.4,Memstore=0.39,以加大缓存的命中率。 有关BlockCache机制,请参考这里:HBase的Block cache,HBase的blockcache机制,hbase中的缓存的计算与使用。
HTable和HTablePool使用注意事项 HTable和HTablePool都是HBase客户端API的一部分,可以使用它们对HBase表进行CRUD操作。下面结合在项目中的应用情况,对二者使用过程中的注意事项做一下概括总结。
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)) {
try (Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename)) {
// use table as needed, the table returned is lightweight
}
}
4.HTable HTable是HBase客户端与HBase服务端通讯的Java API对象,客户端可以通过HTable对象与服务端进行CRUD操作(增删改查)。它的创建很简单: Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); HTable table = new HTable(conf, "tablename"); //TODO CRUD Operation…… HTable使用时的一些注意事项: 1. 规避HTable对象的创建开销
因为客户端创建HTable对象后,需要进行一系列的操作:检查.META.表确认指定名称的HBase表是否存在,表是否有效等等,整个时间开销比较重,可能会耗时几秒钟之长,因此最好在程序启动时一次性创建完成需要的HTable对象,如果使用Java API,一般来说是在构造函数中进行创建,程序启动后直接重用。 2. HTable对象不是线程安全的 HTable对象对于客户端读写数据来说不是线程安全的,因此多线程时,要为每个线程单独创建复用一个HTable对象,不同对象间不要共享HTable对象使用,特别是在客户端auto flash被置为false时,由于存在本地write buffer,可能导致数据不一致。 3. HTable对象之间共享Configuration HTable对象共享Configuration对象,这样的好处在于:  共享ZooKeeper的连接:每个客户端需要与ZooKeeper建立连接,查询用户的table regions位置,这些信息可以在连接建立后缓存起来共享使用;  共享公共的资源:客户端需要通过ZooKeeper查找-ROOT-和.META.表,这个需要网络传输开销,客户端缓存这些公共资源后能够减少后续的网络传输开销,加快查找过程速度。 因此,与以下这种方式相比: HTable table1 = new HTable("table1"); HTable table2 = new HTable("table2"); 下面的方式更有效些: Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); HTable table1 = new HTable(conf, "table1"); HTable table2 = new HTable(conf, "table2"); 备注:即使是高负载的多线程程序,也并没有发现因为共享Configuration而导致的性能问题;如果你的实际情况中不是如此,那么可以尝试不共享Configuration。
5.HTablePool HTablePool可以解决HTable存在的线程不安全问题,同时通过维护固定数量的HTable对象,能够在程序运行期间复用这些HTable资源对象。 Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); HTablePool pool = new HTablePool(conf, 10); 1. HTablePool可以自动创建HTable对象,而且对客户端来说使用上是完全透明的,可以避免多线程间数据并发修改问题。 2. HTablePool中的HTable对象之间是公用Configuration连接的,能够可以减少网络开销。
HTablePool的使用很简单:每次进行操作前,通过HTablePool的getTable方法取得一个HTable对象,然后进行put/get/scan/delete等操作,最后通过HTablePool的putTable方法将HTable对象放回到HTablePool中。 下面是个使用HTablePool的简单例子: public void createUser(String username, String firstName, String lastName, String email, String password, String roles) throws IOException { HTable table = rm.getTable(UserTable.NAME); Put put = new Put(Bytes.toBytes(username)); put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.FIRSTNAME, Bytes.toBytes(firstName)); put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.LASTNAME, Bytes.toBytes(lastName)); put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.EMAIL, Bytes.toBytes(email)); put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.CREDENTIALS, Bytes.toBytes(password)); put.add(UserTable.DATA_FAMILY, UserTable.ROLES, Bytes.toBytes(roles)); table.put(put); table.flushCommits(); rm.putTable(table); }
Hbase和DBMS比较:
查询数据不灵活:
1、 不能使用column之间过滤查询
2、 不支持全文索引。使用solr和hbase整合完成全文搜索。
a) 使用MR批量读取hbase中的数据,在solr里面建立索引(no store)之保存rowkey的值。
b) 根据关键词从索引中搜索到rowkey(分页)
c) 根据rowkey从hbase查询所有数据

原文链接:http://blog.csdn.net/haohaixingyun/article/details/51729536?utm_source=tuicool&utm_medium=referral





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