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Azure HDInsight 中的 Apache HBase 建议

本文介绍了几条建议，可帮助你优化 Azure HDInsight 中的 Apache HBase 性能。

优化 HBase 以读取最近写入的数据

如果你的用例涉及读取来自 HBase 的最近写入的数据，则此建议可帮助到你。 对于高性能，最好从 memstore 而不是远程存储提供 HBase 读取。

查询建议指示，对于表中的给定列系列，应大于从 memstore 获取的 75% 的读取量。> 此指示器表明，即使 memstore 上发生刷新，也需要访问最近的文件，并且这些文件需要放入缓存中。 首先将数据写入 memstore，系统会在其中访问最近数据。 内部 HBase 刷新线程可能会检测到给定区域已达到 128M（默认）大小，并可能触发刷新。 这种情况甚至发生在 memstore 大小约为 128M 时写入的最近数据上。 因此，稍后读取这些最近的记录可能需要读取文件，而不是从 memstore 读取。 因此最好优化，确保最近刷新的数据也可以驻留在缓存中。

若要优化缓存中的最新数据，请考虑以下配置设置：

  1. 将 hbase.rs.cacheblocksonwrite 设置为 true。 HDInsight HBase 中的此默认配置为 true，因此请检查其是否未被重置为 false。

  2. 增加 hbase.hstore.compactionThreshold 值，以避免开始时压缩。 默认情况下，此值为 3。 可以将其更改为一个更大的值，如 10。

  3. 如果遵循步骤 2 并设置 compactionThreshold，则将 hbase.hstore.compaction.max 更改为较大的值（例如 100），并将配置 hbase.hstore.blockingStoreFiles 的值更改为更大的值（例如 300）。

  4. 如果确定只需读取最近的数据，请将 hbase.rs.cachecompactedblocksonwrite 配置设置为“启用”。 此配置告知系统，即使发生压缩，数据仍保留在缓存中。 还可以在系列级设置配置。

    在 HBase Shell 中，运行以下命令以设置 hbase.rs.cachecompactedblocksonwrite 配置：

    alter '<TableName>', {NAME => '<FamilyName>', CONFIGURATION => {'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '300'}}

  5. 可以禁用表中给定系列的块缓存。 对于具有最近数据读取的系列，请确保该配置已设置为“启用”。 默认情况下，已为表中的所有系列启用块缓存。 如果已禁用系列的块缓存，并且需要将其启用，可使用 hbase shell 中的 alter 命令。

    这些配置有助于确保数据在缓存中可用，并且最近数据不会进行压缩。 如果你的场景中可以使用 TTL，请考虑使用日期分层压缩。 有关详细信息，请参阅 Apache HBase 参考指南：日期分层压缩

优化刷新队列

此建议指示 HBase 刷新可能需要优化。 刷新处理程序的当前配置可能不够高，无法处理写入流量，这可能会导致刷新速度变慢。

在区域服务器 UI 中，请注意刷新队列是否增长到 100 以上。 此阈值表示刷新速度很慢，建议你调整 hbase.hstore.flusher.count 配置。 默认情况下，该值为 2。 请确保最大刷新线程数不超过 6。

此外，查看是否有区域计数优化方面的建议。 如果有，建议你尝试区域优化，看看这是否有助于提高刷新速度。 否则，请优化刷新线程。

区域计数优化

区域计数优化建议指示 HBase 已阻止更新，并且区域计数可能超过受支持的堆大小上限。 你可以优化堆大小、memstore 大小和区域计数。

下面是一个示例场景：

  • 假设区域服务器的堆大小为 10 GB。 默认情况下，hbase.hregion.memstore.flush.size 为 128M。 hbase.regionserver.global.memstore.size 的默认值为 0.4。 这意味着在 10 GB 中，4 GB 分配给 memstore（全局）。

  • 假设所有区域的写入负载分布均匀，并且每个区域只增加到 128 MB，则此设置中的最大区域数为 32 个区域。 如果给定的区域服务器配置为具有 32 个区域，则系统最好避免阻止更新。

  • 设置到位后，区域数为 100。 4 GB 全局 memstore 现在拆分为 100 个区域。 因此，实际上每个区域只能获得 40 MB 的 memstore。 如果写入是统一的，系统会频繁刷新，并且顺序大小更小，小于 40 MB。 增加刷新线程数可以提高刷新速度 hbase.hstore.flusher.count。

该建议意味着，可以重新考虑每台服务器的区域数、堆大小和全局 memstore 大小配置以及刷新线程的优化，以避免更新被阻止。

压缩队列优化

如果 HBase 压缩队列增长到 2000 以上并且定期发生，则可将压缩线程数更改为一个更大的值。

如果用于压缩的文件数量过多，可能会导致与文件和 Azure 文件系统的交互方式相关的更多堆占用。 因此，最好尽快完成压缩。 在较旧的群集中，有时与限制相关的压缩配置可能会导致压缩速率变慢。

查看配置 hbase.hstore.compaction.throughput.lower.bound 和 hbase.hstore.compaction.throughput.higher.bound。 如果它们已设置为 50M 和 100M，请保持原样。 但是，如果将这些设置配置为较低的值（较旧的群集就是这种情况），请将限制分别更改为 50M 和 100M。

配置 hbase.regionserver.thread.compaction.small 和 hbase.regionserver.thread.compaction.large（每个默认值为 1）。 此配置的最大值上限为小于 3。

全表扫描

完整表扫描建议显示，发出的扫描中超过 75% 是完整表/区域扫描。 可重新考虑代码调用扫描的方式，以提高查询性能。 请考虑以下做法：

  • 为每次扫描设置正确的开始和停止行。

  • 使用 MultiRowRangeFilter API，以便你可以在一次扫描调用中查询不同的范围。 有关详细信息，请参阅 MultiRowRangeFilter API 文档。

  • 如果需要完整表或区域扫描，请检查是否有可能避免这些查询使用缓存，以便使用缓存的其他查询可能不会逐出热块。 为确保扫描不使用缓存，需要使用代码中的“setCaching(false)”选项的扫描 API ：

    scan#setCaching(false)

后续步骤

使用 Ambari 优化 Apache HBase

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