32-hadoop-hbase调优

1, 数据膨胀后, 才对region进行分区, 效率比较低, 所以需要预创建region, 进行负载均衡写入

package com.wenbronk.hbase;

import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;

import java.math.BigInteger;

/**

 * hbase调优

 */

public class UpperHbase {

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

        try {

            // 添加二维数组对region进行查分

            admin.createTable(table, splits);

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

        return false;

    }

    /**

     * 获取二维数组

     */

    public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {

        // //start:001,endkey:100,10region [001,010] [011,020]

        byte[][] splits = new byte[numRegions - ][];

        BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, );

        BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, );

        BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);

        BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));

        lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);

        for (int i = ; i < numRegions - ; i++) {

            BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));

            byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes();

            splits[i] = b;

        }

        return splits;

    }

}

2, rowkey的调优

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设计原则:

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 : 001 => 100, 002 => 200

　　b) Hash: 通过hash算法进行散列

3, column family

不要在一张表里定义太多的column family(一个列族对应一个store, 有多个storeFile, 进行提交合并时, 所有的store一块进行, 瞬间并发太大)。目前Hbase(2.x) 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。感兴趣的同学可以对自己的HBase集群进行实际测试，从得到的测试结果数据验证一下。

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。

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)。

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)。

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 表示文件大小小于该值的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

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。

3 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）。

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, );

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, 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