标签:bae ISE interrupt 优先 3.2 exti query 测试 reads
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。
有关预分区,详情参见:Table Creation: Pre-Creating Regions,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) { 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; }
HBase中row key用来检索表中的记录,支持以下三种方式:
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。
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。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。
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。
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)。
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)。
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。
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); }
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。
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。
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。
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。
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(); }
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); }
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。
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。
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)。
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。
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); } }
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。
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。
标签:bae ISE interrupt 优先 3.2 exti query 测试 reads
原文地址:https://www.cnblogs.com/erbing/p/9869730.html