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Hbase運維實踐分享

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Hbase運維實踐分享

主要內容:

HBASE介紹

HBASE數據熱點

HBASE常見故障處理

HBASE壓縮


[
1、HBASE介紹
]


1.1關系型數據庫和非關系型數據庫


1.2關系型數據庫和hbase的區別


1、數據類型:關系數據庫采用關系模型,具有豐富的數據類型和存儲方式,HBase則采用了更加簡單的數據模型,它把數據存儲為未經解釋的字符串。


2、數據操作:關系數據庫中包含了豐富的操作,其中會涉及復雜的多表連接。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系,只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等,因為HBase在設計上就避免了復雜的表和表之間的關系。


3、存儲模式:關系數據庫是基于行模式存儲的。HBase是基于列存儲的。


4、數據索引:關系數據庫通常可以針對不同列構建復雜的多個索引,以提高數據訪問性能。HBase只有一個索引——Rowkey。


5、數據維護:在關系數據庫中,更新操作會用最新的當前值去替換記錄中原來的舊值,舊值被覆蓋后就不會存在。而在HBase中執行更新操作時,并不會刪除數據舊的版本,而是生成一個新的版本,舊有的版本仍然保留。


6、可伸縮性:關系數據庫很難實現橫向擴展,縱向擴展的空間也比較有限。相反,HBase和BigTable這些分布式數據庫就是為了實現靈活的水平擴展而開發的,能夠輕易地通過在集群中增加或者減少硬件數量來實現性能的伸縮


1.3 HABSE架構變化

    HBASE 1.0以前

    HBASE1.0以后


    [
    2.HBASE數據熱點
    ]


    2.1 HABSE Rowkey

    HBase 表的數據是按照Rowkey來分散到不同Region,不合理的Rowkey設計會導致熱點問題。熱點問題是大量的Client直接訪問集群的一個或極少數個節點,而集群中的其他節點卻處于相對空閑狀態。


    Hbase是根據Rowkey來進行檢索的,檢索支持3種方式:

    1、通過單Rowkey訪問,即按照某個Rowkey鍵值進行get操作,獲取唯一記錄。


    2、通過Rowkey的range進行scan,即通過是指startRowkey和endRowkey,在這個范圍進行掃描。這樣可以指定條件獲取一批記錄。


    3、全表掃描,即直接掃描整張表中所有的記錄。(該方法效率特別低)


    2.2 Hbase如何避免數據熱點

    1、salting(加鹽)

    在Rowkey前面加入隨機數,具體就是給Rowkey前面分配一個隨機前綴,以使得它和之前的排序不同。但是會對寫造成了一定的負面影響,會增加寫時的吞吐量。


    2、加入Hashing

    Hashing的原理就是計算Rowkey的hash值,然后取hash的部分字符和原來的Rowkey進行拼接。這里的hash包含比如MD5這種類似的算法。


    3、Reversing(反轉)    

    Reversing的原理是反轉一段固定長度或者全部的鍵。


    4、Rowkey的長度。

    Rowkey可以是任意字符,越短越好,但是不要超過16個字節,存為byte[]字節數組,一般設計成定長。


    [
    3.HBASE常見故障及處理
    ]


    3.1RegionServer異常下線

    regionserver進程時常出現異常下線的情況


    檢查分析:

    (1)檢查日志

    (2)該主機收到的告警短信

    該主機出現某個磁盤寫數據繁忙的情況,出現這類情況就要從datanode入手(因為該磁盤sdg為datanode數據盤)。


    (3)檢查對比nmon日志

    圖一為問題主機DISKBUYS報表圖,由圖一wavg偏高,說明磁盤的繁忙程度相比于同一集群的其他主機更高。


    (4)根據nmon圖分析為主機磁盤問題

    通知主機方檢查主機,最終檢查出其中一個hadoop數據盤有問題,更換完后問題解決,如上圖可以看出之前壞的主機nmon的DISKBUYS無異常。


    3.2 Hbase請求異常

    1、查看Hbaseui

    通過hbaseui界面查看hbase請求量大部分時間處于10000以下,甚至還在幾百(此集群平時正常時候請求量大部分在7w-12w左右)


    2、日志信息

    Numberof regions in transition: 0...ERROR: RegionServer:xxx主機,2302,1546020590497Unable to fetch region information.org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException: 20000 millis timeoutwhile waiting for channel to be ready for connect. ch :java.nio.channels.SocketChannel[connection-pendingremote=主機名/ip:2302]

    (體現為regionserver無法提供handler為master提供信息。導致同步meta表出錯。)


    3、通過netstat-anp|grep 2302 命令查看鏈接狀況出現SYN_RECV(半連接)


    4、問題處理過程

    登錄堡壘機,執行 hbase hbck,查看有無 ConnectTimeoutException 報錯,如發現相關報錯,保留頁面信息,訪問問題主機ip:2301頁面,右鍵另存為當前網頁,點擊界面Debugdump和MetricsDump鏈接分別保存信息,登錄故障主機,保留信息,通過netstat-anp|grep2302查看連接狀態,通過jps查看regionserver進程,jstack -l rsPID >/tmp/jstack.${time},如果發現報錯,登錄rstimeout主機通過hbase-daemon.shstopregionserver停止regionserver,觀察請求量是否恢復,待集群恢復正常后,討論是否重新拉起故障regionserver。


    [
    4.Hbase壓縮
    ]


    1、情景再現  

    采用壓縮優化解決方案,用最少的投資承載更多的數據存儲,實現降本增效的目標,適用于類似此種一次寫入、少量查詢的溫冷數據場景。入庫時采用SNAPPY壓縮,不影響數據入庫效率,在業務閑時,修改數據壓縮方式為GZ,降低存儲資源消耗。


    2、具體實現步驟

    (1)disablesnappy_test

    (2)altersnappy_test ,NAME=>cf,COMPRESSION => GZ

    (3)enablesnappy_test

    (4)major_compactsnappy_test


    3、測試結果

    表名

    壓縮前大小(snappy)

    壓縮后大小(GZ)

    壓縮比

    壓縮時間

    snappy_test

    380.9G

    207.5G

    大約35%

    大約1小時15分鐘major完全執行完

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