Hbase常用优化经验总结

Hbase优化
1.预先分区
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。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。


2.Rowkey优化
HBase 中 Rowkey 是按照字典序存储，因此，设计 Rowkey 时，要充分利用排序特点，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。


此外，Rowkey 若是递增的生成，建议不要使用正序直接写入 Rowkey，而是采用 reverse 的方式反转Rowkey，使得 Rowkey 大致均衡分布，这样设计有个好处是能将 RegionServer 的负载均衡，否则容易产生所有新数据都在一个 RegionServer 上堆积的现象，这一点还可以结合 table 的预切分一起设计。




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




4.缓存策略
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.设置存储生命期
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。




6.硬盘配置
每台 RegionServer 管理 10~1000 个 Regions，每个 Region 在 1~2G，则每台 Server 最少要 10G，最大要1000*2G=2TB，考虑 3 备份，则要 6TB。方案一是用 3 块 2TB 硬盘，二是用 12 块 500G 硬盘，带宽足够时，后者能提供更大的吞吐率，更细粒度的冗余备份，更快速的单盘故障恢复。




7.分配合适的内存给RegionServer服务
在不影响其他服务的情况下，越大越好。例如在 HBase 的 conf 目录下的 hbase-env.sh 的最后添加 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx16000m$HBASE_REGIONSERVER_OPTS”


其中 16000m 为分配给 RegionServer 的内存大小。




8.写数据的备份数
备份数与读性能成正比，与写性能成反比，且备份数影响高可用性。有两种配置方式，一种是将 hdfs-site.xml拷贝到 hbase 的 conf 目录下，然后在其中添加或修改配置项 dfs.replication 的值为要设置的备份数，这种修改对所有的 HBase 用户表都生效，另外一种方式，是改写 HBase 代码，让 HBase 支持针对列族设置备份数，在创建表时，设置列族备份数，默认为 3，此种备份数只对设置的列族生效。




9.WAL（预写日志）
可设置开关，表示 HBase 在写数据前用不用先写日志，默认是打开，关掉会提高性能，但是如果系统出现故障(负责插入的 RegionServer 挂掉)，数据可能会丢失。配置 WAL 在调用 JavaAPI 写入时，设置 Put 实例的WAL，调用 Put.setWriteToWAL(boolean)。




10. 批量写
HBase 的 Put 支持单条插入，也支持批量插入，一般来说批量写更快，节省来回的网络开销。在客户端调用JavaAPI 时，先将批量的 Put 放入一个 Put 列表，然后调用 HTable 的 Put(Put 列表) 函数来批量写。




11. 客户端一次从服务器拉取的数量
通过配置一次拉去的较大的数据量可以减少客户端获取数据的时间，但是它会占用客户端内存。有三个地方可进行配置：




1）在 HBase 的 conf 配置文件中进行配置 hbase.client.scanner.caching；


2）通过调用HTable.setScannerCaching(intscannerCaching) 进行配置；


3）通过调用Scan.setCaching(intcaching) 进行配置。三者的优先级越来越高。



12. RegionServer的请求处理I/O线程数


较少的 IO 线程适用于处理单次请求内存消耗较高的 Big Put 场景 (大容量单次 Put 或设置了较大 cache 的Scan，均属于 Big Put) 或 ReigonServer 的内存比较紧张的场景。


较多的 IO 线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS 要求 (每秒事务处理量 (TransactionPerSecond)) 非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。


在 hbase-site.xml 配置文件中配置项为 hbase.regionserver.handler.count。




13. Region的大小设置
配置项为 hbase.hregion.max.filesize，所属配置文件为 hbase-site.xml.，默认大小 256M。


在当前 ReigonServer 上单个 Reigon 的最大存储空间，单个 Region 超过该值时，这个 Region 会被自动 split成更小的 Region。小 Region 对 split 和 compaction 友好，因为拆分 Region 或 compact 小 Region 里的StoreFile 速度很快，内存占用低。缺点是 split 和 compaction 会很频繁，特别是数量较多的小 Region 不停地split, compaction，会导致集群响应时间波动很大，Region 数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase 的 bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 则不太适合经常 split 和 compaction，因为做一次 compact 和 split 会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。




此外，大 Region 意味着较大的 StoreFile，compaction 时对内存也是一个挑战。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做 compact 和 split，既能顺利完成 split 和 compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。compaction 是无法避免的，split 可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如 100G，就可以间接禁用自动 split(RegionServer 不会对未到达 100G 的 Region 做split)。再配合 RegionSplitter 这个工具，在需要 split 时，手动 split。手动 split 在灵活性和稳定性上比起自动split 要高很多，而且管理成本增加不多，比较推荐 online 实时系统使用。内存方面，小 Region 在设置memstore 的大小值上比较灵活，大 Region 则过大过小都不行，过大会导致 flush 时 app 的 IO wait 增高，过小则因 StoreFile 过多影响读性能。




14.操作系统参数
Linux系统最大可打开文件数一般默认的参数值是1024,如果你不进行修改并发量上来的时候会出现“Too Many Open Files”的错误，导致整个HBase不可运行，你可以用ulimit -n 命令进行修改，或者修改/etc/security/limits.conf和/proc/sys/fs/file-max 的参数，具体如何修改可以去Google 关键字 “linux limits.conf ”


15.Jvm配置
修改 hbase-env.sh 文件中的配置参数，根据你的机器硬件和当前操作系统的JVM(32/64位)配置适当的参数


HBASE_HEAPSIZE 4000 HBase使用的 JVM 堆的大小


HBASE_OPTS "‐server ‐XX:+UseConcMarkSweepGC"JVM GC 选项


HBASE_MANAGES_ZKfalse 是否使用Zookeeper进行分布式管理




16. 持久化
重启操作系统后HBase中数据全无，你可以不做任何修改的情况下，创建一张表，写一条数据进行，然后将机器重启，重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表，一个都没有了。是不是很杯具？没有关系你可以在hbase/conf/hbase-default.xml中设置hbase.rootdir的值，来设置文件的保存位置指定一个文件夹，例如：file:///you/hbase-data/path，你建立的HBase中的表和数据就直接写到了你的磁盘上，同样你也可以指定你的分布式文件系统HDFS的路径例如:hdfs://NAMENODE_SERVERORT/HBASE_ROOTDIR，这样就写到了你的分布式文件系统上了。




17. 缓冲区大小
hbase.client.write.buffer


这个参数可以设置写入数据缓冲区的大小，当客户端和服务器端传输数据，服务器为了提高系统运行性能开辟一个写的缓冲区来处理它，这个参数设置如果设置的大了，将会对系统的内存有一定的要求，直接影响系统的性能。




18. 扫描目录表
hbase.master.meta.thread.rescanfrequency


定义多长时间HMaster对系统表 root 和 meta 扫描一次，这个参数可以设置的长一些，降低系统的能耗。



19. split/compaction时间间隔
hbase.regionserver.thread.splitcompactcheckfrequency


这个参数是表示多久去RegionServer服务器运行一次split/compaction的时间间隔，当然split之前会先进行一个compact操作.这个compact操作可能是minorcompact也可能是major compact.compact后,会从所有的Store下的所有StoreFile文件最大的那个取midkey.这个midkey可能并不处于全部数据的mid中.一个row-key的下面的数据可能会跨不同的HRegion。




20. 缓存在JVM堆中分配的百分比
hfile.block.cache.size


指定HFile/StoreFile 缓存在JVM堆中分配的百分比，默认值是0.2，意思就是20%，而如果你设置成0，就表示对该选项屏蔽。




21. ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数
hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns


这项配置的选项就是从zookeeper中来的，表示ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数，ZooKeeper对于HBase来说就是一个入口这个参数的值可以适当放大些。



22. memstores占用堆的大小参数配置
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit


在RegionServer中所有memstores占用堆的大小参数配置，默认值是0.4，表示40%，如果设置为0，就是对选项进行屏蔽。




23. Memstore中缓存写入大小
hbase.hregion.memstore.flush.size


Memstore中缓存的内容超过配置的范围后将会写到磁盘上，例如：删除操作是先写入MemStore里做个标记，指示那个value, column 或 family等下是要删除的，HBase会定期对存储文件做一个major compaction，在那时HBase会把MemStore刷入一个新的HFile存储文件中。如果在一定时间范围内没有做major compaction，而Memstore中超出的范围就写入磁盘上了。


资料来源：
作者：辛修灿
原文：https://blog.csdn.net/u012743772/article/details/77098128