如何解析Hbase原理以及基本運(yùn)行方式和優(yōu)化

如何解析Hbase原理以及基本運(yùn)行方式和優(yōu)化，針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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HBase是一個(gè)構(gòu)建在HDFS上的分布式列存儲(chǔ)系統(tǒng)；
HBase是基于Google BigTable模型開發(fā)的，典型的key/value系統(tǒng)；
HBase是Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的重要一員，主要用于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；
從邏輯上講，HBase將數(shù)據(jù)按照表、行和列進(jìn)行存儲(chǔ)。
與hadoop一樣，Hbase目標(biāo)主要依靠橫向擴(kuò)展，通過不斷增加廉價(jià)的商用服務(wù)器，來增加計(jì)算和存儲(chǔ)能力

:總結(jié)一點(diǎn)，都知道Hbase是一個(gè)基于HDFS的列數(shù)據(jù)庫對(duì)不對(duì)！

Hbase的特征：

  1. BIGTABLE：所謂的大表，一個(gè)表可以有數(shù)十億行，和百萬個(gè)列。

  2. 面向列：面向列（族）的存儲(chǔ)和權(quán)限控制，列（族）獨(dú)立檢索

  3. 稀疏：空（null）列并不占用存儲(chǔ)空間，表可以設(shè)計(jì)的非常稀疏；

  4. 數(shù)據(jù)多版本：每個(gè)單元中的數(shù)據(jù)可以有多個(gè)版本，默認(rèn)情況下版本號(hào)自動(dòng)分配，是單元格插入時(shí)的時(shí)間戳；（所以說，Hbase中沒有修改這一個(gè)概念，如果修改就是增加數(shù)據(jù)，只不過時(shí)間戳變了。查詢出來的數(shù)據(jù)也就變了。）

  5. 數(shù)據(jù)類型單一：Hbase中的數(shù)據(jù)都是字符串，沒有類型。

注：針對(duì)字符串 我需要解釋一下：最適合使用Hbase存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是非常稀疏的數(shù)據(jù)（非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)）。Hbase之所以擅長(zhǎng)存儲(chǔ)這類數(shù)據(jù)，是因?yàn)镠base是column-oriented列導(dǎo)向的存儲(chǔ)機(jī)制，而我們熟知的RDBMS都是row- oriented行導(dǎo)向的存儲(chǔ)機(jī)制

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)化信息，我們通常接觸的數(shù)據(jù)庫所管理的信息，包括生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、交易、客戶信息等方面的記錄

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等

分析：在許多大型像奇藝，搜狐，騰訊視頻 優(yōu)酷視頻。他們的資源可能大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

Hbase存儲(chǔ)模型：

  1. HBase的基本元素:

  2. 表、行、列、單元格： 表的基本要素

  3. 鍵：一般是指行的鍵，即唯一標(biāo)識(shí)某行的元素。表中的行，可以根據(jù)鍵進(jìn)行排序，而對(duì)表的訪問，也通過鍵。

  4. 列族：所有列族成員擁有相同的前綴，某列族的成員，需要預(yù)先定義，但也可以直接進(jìn)行追加。

  5. 列族成員會(huì)一起放進(jìn)存儲(chǔ)器。而HBase面向列的存儲(chǔ)，是面向列族的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與調(diào)優(yōu)都在這個(gè)層次，HBase表與RDBMS中表類似，行是排序的，客戶端可以把列添加到列族中去。

  6. 單元格cell： 單元格中存放的是不可分割的字節(jié)數(shù)組。并且每個(gè)單元格擁有版本信息。HBase的是按版本信息倒序排列。

  7. 區(qū)域region：將表水平劃分，是HBase集群分布數(shù)據(jù)的最小單位。在線的所有區(qū)域就構(gòu)成了表的內(nèi)容。

     

  8.  

Hbase的存儲(chǔ)原理：

自動(dòng)分區(qū)：（跟hadoopHDFS很相似）

  1. Hbase中一個(gè)表被劃分了很多個(gè)Region，它可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，保證整個(gè)系統(tǒng)的負(fù)載均衡。

  2. 讓一個(gè)Region達(dá)了上限的時(shí)候，就會(huì)自動(dòng)拆分二個(gè)相等的Region。（原理就是Hbase中的split和compaction）

  3. 每個(gè)Region由一個(gè)RegionServer管理，一個(gè)RegionServer可以管理多個(gè)Region。

4. RgionServer管理100-1000個(gè)region比較合適。 Region的大小一般在1-20GB

表設(shè)計(jì)優(yōu)化：

HBase 是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式數(shù)據(jù)庫，但是當(dāng)并發(fā)量過高或者已有數(shù)據(jù)量很大時(shí)，讀寫性能會(huì)下降。我們可以采用如下方式逐步提升 HBase 的檢索速度。

預(yù)先分區(qū)

默認(rèn)情況下，在創(chuàng)建 HBase 表的時(shí)候會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè) Region 分區(qū)，當(dāng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時(shí)候，所有的HBase 客戶端都向這一個(gè) Region 寫數(shù)據(jù)，直到這個(gè) Region 足夠大了才進(jìn)行切分。一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預(yù)先創(chuàng)建一些空的 Regions，這樣當(dāng)數(shù)據(jù)寫入 HBase 時(shí)，會(huì)按照Region 分區(qū)情況，在集群內(nèi)做數(shù)據(jù)的負(fù)載均衡。

Rowkey 優(yōu)化

HBase 中 Rowkey 是按照字典序存儲(chǔ)，因此，設(shè)計(jì) Rowkey 時(shí)，要充分利用排序特點(diǎn)，將經(jīng)常一起讀取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一塊，將最近可能會(huì)被訪問的數(shù)據(jù)放在一塊。

此外，Rowkey 若是遞增的生成，建議不要使用正序直接寫入 Rowkey，而是采用 reverse 的方式反轉(zhuǎn) Rowkey，使得 Rowkey 大致均衡分布，這樣設(shè)計(jì)有個(gè)好處是能將 RegionServer 的負(fù)載均衡，否則容易產(chǎn)生所有新數(shù)據(jù)都在一個(gè) RegionServer 上堆積的現(xiàn)象，這一點(diǎn)還可以結(jié)合 table的預(yù)切分一起設(shè)計(jì)。

減少ColumnFamily 數(shù)量

不要在一張表里定義太多的 ColumnFamily。目前 Hbase 并不能很好的處理超過 2~3 個(gè) ColumnFamily 的表。因?yàn)槟硞€(gè) ColumnFamily 在 flush 的時(shí)候，它鄰近的 ColumnFamily 也會(huì)因關(guān)聯(lián)效應(yīng)被觸發(fā) flush，最終導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生更多的 I/O。

緩存策略 (setCaching)

創(chuàng)建表的時(shí)候，可以通過 HColumnDescriptor.setInMemory(true) 將表放到 RegionServer 的緩存中，保證在讀取的時(shí)候被 cache 命中。

設(shè)置存儲(chǔ)生命期

創(chuàng)建表的時(shí)候，可以通過 HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive) 設(shè)置表中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)生命期，過期數(shù)據(jù)將自動(dòng)被刪除。

硬盤配置

每臺(tái) RegionServer 管理 10~1000 個(gè) Regions，每個(gè) Region 在 1~2G，則每臺(tái) Server 最少要10G，最大要 1000*2G=2TB，考慮 3 備份，則要 6TB。方案一是用 3 塊 2TB 硬盤，二是用 12塊 500G 硬盤，帶寬足夠時(shí)，后者能提供更大的吞吐率，更細(xì)粒度的冗余備份，更快速的單盤故障恢復(fù)。

分配合適的內(nèi)存給 RegionServer 服務(wù)

在不影響其他服務(wù)的情況下，越大越好。例如在 HBase 的 conf 目錄下的 hbase-env.sh 的最后添加 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx16000m $HBASE_REGIONSERVER_OPTS”

其中 16000m 為分配給 RegionServer 的內(nèi)存大小。

寫數(shù)據(jù)的備份數(shù)

備份數(shù)與讀性能成正比，與寫性能成反比，且備份數(shù)影響高可用性。有兩種配置方式，一種是將hdfs-site.xml 拷貝到 hbase 的 conf 目錄下，然后在其中添加或修改配置項(xiàng) dfs.replication 的值為要設(shè)置的備份數(shù)，這種修改對(duì)所有的 HBase 用戶表都生效，另外一種方式，是改寫 HBase 代碼，讓 HBase 支持針對(duì)列族設(shè)置備份數(shù)，在創(chuàng)建表時(shí)，設(shè)置列族備份數(shù)，默認(rèn)為 3，此種備份數(shù)只對(duì)設(shè)置的列族生效。

WAL（預(yù)寫日志）

可設(shè)置開關(guān)，表示 HBase 在寫數(shù)據(jù)前用不用先寫日志，默認(rèn)是打開，關(guān)掉會(huì)提高性能，但是如果系統(tǒng)出現(xiàn)故障 (負(fù)責(zé)插入的 RegionServer 掛掉)，數(shù)據(jù)可能會(huì)丟失。配置 WAL 在調(diào)用 Java API寫入時(shí)，設(shè)置 Put 實(shí)例的 WAL，調(diào)用 Put.setWriteToWAL(boolean)。

批量寫

HBase 的 Put 支持單條插入，也支持批量插入，一般來說批量寫更快，節(jié)省來回的網(wǎng)絡(luò)開銷。在客戶端調(diào)用 Java API 時(shí)，先將批量的 Put 放入一個(gè) Put 列表，然后調(diào)用 HTable 的 Put(Put 列表) 函數(shù)來批量寫。

客戶端一次從服務(wù)器拉取的數(shù)量

通過配置一次拉去的較大的數(shù)據(jù)量可以減少客戶端獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間，但是它會(huì)占用客戶端內(nèi)存。有三個(gè)地方可進(jìn)行配置：

1）在 HBase 的 conf 配置文件中進(jìn)行配置 hbase.client.scanner.caching；

2）通過調(diào)用 HTable.setScannerCaching(int scannerCaching) 進(jìn)行配置；

3）通過調(diào)用 Scan.setCaching(int caching) 進(jìn)行配置。三者的優(yōu)先級(jí)越來越高。

RegionServer 的請(qǐng)求處理 IO 線程數(shù)

較少的 IO 線程適用于處理單次請(qǐng)求內(nèi)存消耗較高的 Big Put 場(chǎng)景 (大容量單次 Put 或設(shè)置了較大cache 的 Scan，均屬于 Big Put) 或 ReigonServer 的內(nèi)存比較緊張的場(chǎng)景。

較多的 IO 線程，適用于單次請(qǐng)求內(nèi)存消耗低，TPS 要求 (每秒事務(wù)處理量 (TransactionPerSecond)) 非常高的場(chǎng)景。設(shè)置該值的時(shí)候，以監(jiān)控內(nèi)存為主要參考。

在 hbase-site.xml 配置文件中配置項(xiàng)為 hbase.regionserver.handler.count。

Region 大小設(shè)置

配置項(xiàng)為 hbase.hregion.max.filesize，所屬配置文件為 hbase-site.xml.，默認(rèn)大小 256M。

在當(dāng)前 ReigonServer 上單個(gè) Reigon 的最大存儲(chǔ)空間，單個(gè) Region 超過該值時(shí)，這個(gè) Region會(huì)被自動(dòng) split 成更小的 Region。小 Region 對(duì) split 和 compaction 友好，因?yàn)椴鸱?nbsp;Region 或compact 小 Region 里的 StoreFile 速度很快，內(nèi)存占用低。缺點(diǎn)是 split 和 compaction 會(huì)很頻繁，特別是數(shù)量較多的小 Region 不停地 split, compaction，會(huì)導(dǎo)致集群響應(yīng)時(shí)間波動(dòng)很大，Region 數(shù)量太多不僅給管理上帶來麻煩，甚至?xí)l(fā)一些 Hbase 的 bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 則不太適合經(jīng)常 split 和 compaction，因?yàn)樽鲆淮?nbsp;compact 和 split 會(huì)產(chǎn)生較長(zhǎng)時(shí)間的停頓，對(duì)應(yīng)用的讀寫性能沖擊非常大。

此外，大 Region 意味著較大的 StoreFile，compaction 時(shí)對(duì)內(nèi)存也是一個(gè)挑戰(zhàn)。如果你的應(yīng)用場(chǎng)景中，某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的訪問量較低，那么在此時(shí)做 compact 和 split，既能順利完成 split 和 compaction，又能保證絕大多數(shù)時(shí)間平穩(wěn)的讀寫性能。compaction 是無法避免的，split 可以從自動(dòng)調(diào)整為手動(dòng)。只要通過將這個(gè)參數(shù)值調(diào)大到某個(gè)很難達(dá)到的值，比如 100G，就可以間接禁用自動(dòng) split(RegionServer 不會(huì)對(duì)未到達(dá) 100G 的 Region 做 split)。再配合 RegionSplitter 這個(gè)工具，在需要 split 時(shí)，手動(dòng) split。手動(dòng) split 在靈活性和穩(wěn)定性上比起自動(dòng) split 要高很多，而且管理成本增加不多，比較推薦 online 實(shí)時(shí)系統(tǒng)使用。內(nèi)存方面，小 Region 在設(shè)置 memstore 的大小值上比較靈活，大 Region 則過大過小都不行，過大會(huì)導(dǎo)致 flush 時(shí) app 的 IO wait 增高，過小則因 StoreFile 過多影響讀性能。

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新聞標(biāo)題：如何解析Hbase原理以及基本運(yùn)行方式和優(yōu)化
標(biāo)題路徑：http://bm7419.com/article26/gejgjg.html

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