HBase设计优化

##HBase设计优化 一、Table

  1. 创建表时预分区
    Hbase在创建表时默认只有一个region,这样的话在大量数据导入时会频繁发生region的split,从而导致region 暂停对外服务。同时大量client向同一个region server写数据也会导致集群负载不均衡,影响导入数据。
    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。
    参考:http://hbase.apache.org/book.html#precreate.regions
    简单实现:

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

  2. Row key
    Row key 即为Hbase数据的天然索引,通过Row key可以实现:
    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;

row key可以是任意字符串,最大长度64KB,因为row key在数据中是冗余存在的所以设计row key时也要考虑数据的冗余尤其是海量数据时如果row key设计过长可能导致数据成倍增长,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,也需要考虑这个问题。同时需要注意避免数据热点问题等

  1. 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。(未经验证,不是很理解)。.
  2. 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。
  3. 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)。
  4. 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)。
  5. Compact & Split
    在HBase中,数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)(如果数据安全不是很重要可以关闭先写日志的功能:putrow.setWriteToWAL(false);)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。

二、Hbase client HTable
写:

  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. 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。
  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。
  4. 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)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。 读:
  5. Scanner Caching
    通过调用HTable.setScannerCaching(int scannerCaching)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。通过将此值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。
  6. 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
  7. Close ResultScanner
    通过scan取完数据后,记得要关闭ResultScanner
  8. 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)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。
  9. 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。

服务端计算
Coprocessor运行于HBase RegionServer服务端,各个Regions保持对与其相关的coprocessor实现类的引用,coprocessor类可以通过RegionServer上classpath中的本地jar或HDFS的classloader进行加载。
目前,已提供有几种coprocessor:
Coprocessor:提供对于region管理的钩子,例如region的open/close/split/flush/compact等; RegionObserver:提供用于从客户端监控表相关操作的钩子,例如表的get/put/scan/delete等; Endpoint:提供可以在region上执行任意函数的命令触发器。

写端计算(不了解)
计数
HBase本身可以看作是一个可以水平扩展的Key-Value存储系统,但是其本身的计算能力有限 (Coprocessor可以提供一定的服务端计算),因此,使用HBase时,往往需要从写端或者读端进行计算,然后将最终的计算结果返回给调用者。举两个简单的例子:
PV计算:通过在HBase写端内存中,累加计数,维护PV值的更新,同时为了做到持久化,定期(如1秒)将PV计算结果同步到HBase中,这样查询端最多会有1秒钟的延迟,能看到秒级延迟的PV结果。
分钟PV计算:与上面提到的PV计算方法相结合,每分钟将当前的累计PV值,按照rowkey + minute作为新的rowkey写入HBase中,然后在查询端通过scan得到当天各个分钟以前的累计PV值,然后顺次将前后两分钟的累计PV值相减,就得到了当前一分钟内的PV值,从而最终也就得到当天各个分钟内的PV值。
去重
对于UV的计算,就是个去重计算的例子。分两种情况:
如果内存可以容纳,那么可以在Hash表中维护所有已经存在的UV标识,每当新来一个标识时,通过快速查找Hash确定是否是一个新的UV,若是则UV值加1,否则UV值不变。另外,为了做到持久化或提供给查询接口使用,可以定期(如1秒)将UV计算结果同步到HBase中。
如果内存不能容纳,可以考虑采用Bloom Filter来实现,从而尽可能的减少内存的占用情况。除了UV的计算外,判断URL是否存在也是个典型的应用场景。
读端计算
如果对于响应时间要求比较苛刻的情况(如单次http请求要在毫秒级时间内返回),个人觉得读端不宜做过多复杂的计算逻辑,尽量做到读端功能单一化:即从HBase RegionServer读到数据(scan或get方式)后,按照数据格式进行简单的拼接,直接返回给前端使用。当然,如果对于响应时间要求一般,或者业务特点需要,也可以在读端进行一些计算逻辑。