更新时间:2022-05-11 GMT+08:00
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提升实时写数据效率

操作场景

需要把数据实时写入到HBase中或者对于大批量、连续put的场景。

本章节适用于MRS 3.x及之后版本。

前提条件

调用HBase的put或delete接口,把数据保存到HBase中。

操作步骤

  • 写数据服务端调优

    参数入口:

    进入HBase服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

    表1 影响实时写数据配置项

    配置参数

    描述

    默认值

    hbase.wal.hsync

    控制HLog文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true,HDFS在把数据写入到硬盘后才返回;如果为false,HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。

    把该值设置为false比true在写入性能上会更优。

    true

    hbase.hfile.hsync

    控制HFile文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true,HDFS在把数据写入到硬盘后才返回;如果为false,HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。

    把该值设置为false比true在写入性能上会更优。

    true

    GC_OPTS

    HBase利用内存完成读写操作。提高HBase内存可以有效提高HBase性能。GC_OPTS主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候,建议将Xms和Xmx设置成相同的值,这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。调整NewSize大小的时候,建议把其设置为HeapSize大小的1/8。

    • HMaster:当HBase集群规模越大、Region数量越多时,可以适当调大HMaster的GC_OPTS参数。
    • RegionServer:RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下,HeapSize可以相对设置大一些。
    说明:

    主HMaster的HeapSize为4G的时候,HBase集群可以支持100000 region数的规模。根据经验值,集群每增加35000个region,HeapSize增加2G,主HMaster的HeapSize不建议超过32GB。

    • HMaster

      -server -Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M

    • Region Server

      -server -Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=1024M -XX:MaxNewSize=1024M -XX:MetaspaceSize=128M -XX:MaxMetaspaceSize=512M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+PrintGCDetails -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M

    hbase.regionserver.handler.count

    表示在RegionServer上启动的RPC侦听器实例数。如果设置过高会导致激烈线程竞争,如果设置过小,请求将会在RegionServer长时间等待,降低处理能力。根据资源情况,适当增加处理线程数。

    建议根据CPU的使用情况,可以选择设置为100至300之间的值。

    200

    hbase.hregion.max.filesize

    HStoreFile的最大大小(单位:Byte)。若任何一个列族HStoreFile超过此参数值,则托管Hregion将会一分为二。

    10737418240

    hbase.hregion.memstore.flush.size

    在RegionServer中,当写操作内存中存在超过memstore.flush.size大小的memstore,则MemStoreFlusher就启动flush操作将该memstore以hfile的形式写入对应的store中。

    如果RegionServer的内存充足,而且活跃Region数量也不是很多的时候,可以适当增大该值,可以减少compaction的次数,有助于提升系统性能。

    同时,这种flush产生的时候,并不是紧急的flush,flush操作可能会有一定延迟,在延迟期间,写操作还可以进行,Memstore还会继续增大,最大值为“memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”。当超过最大值时,将会阻塞操作。适当增大“hbase.hregion.memstore.block.multiplier”可以减少阻塞,减少性能波动。单位:字节。

    134217728

    hbase.regionserver.global.memstore.size

    更新被锁定以及强制冲洗发生之前一个RegionServer上支持的所有MemStore的大小。RegionServer中,负责flush操作的是MemStoreFlusher线程。该线程定期检查写操作内存,当写操作占用内存总量达到阈值,MemStoreFlusher将启动flush操作,按照从大到小的顺序,flush若干相对较大的memstore,直到所占用内存小于阈值。

    阈值 = “hbase.regionserver.global.memstore.size” * “hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit” * “HBase_HEAPSIZE”

    说明:

    该配置与“hfile.block.cache.size”的和不能超过0.8,也就是写和读操作的内存不能超过HeapSize的80%,这样可以保证除读和写外其它操作的正常运行。

    0.4

    hbase.hstore.blockingStoreFiles

    在region flush前首先判断file文件个数,是否大于hbase.hstore.blockingStoreFiles。

    如果大于需要先compaction并且让flush延时90s(这个值可以通过hbase.hstore.blockingWaitTime进行配置),在延时过程中,将会继续写从而使得Memstore还会继续增大超过最大值 “memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”,导致写操作阻塞。当完成compaction后,可能就会产生大量写入。这样就导致性能激烈震荡。

    增加hbase.hstore.blockingStoreFiles,可以减低BLOCK几率。

    15

    hbase.regionserver.thread.compaction.throttle

    大于此参数值的压缩将被大线程池执行,单位:Byte。控制一次Minor Compaction时,进行compaction的文件总大小的阈值。Compaction时的文件总大小会影响这一次compaction的执行时间,如果太大,可能会阻塞其它的compaction或flush操作。

    1610612736

    hbase.hstore.compaction.min

    每次执行minor compaction的HStoreFile的最小数量。当一个Store中文件超过该值时,会进行compact,适当增大该值,可以减少文件被重复执行compaction。但是如果过大,会导致Store中文件数过多而影响读取的性能。

    6

    hbase.hstore.compaction.max

    每次执行minor compaction的HStoreFile的最大数量。与“hbase.hstore.compaction.max.size”的作用基本相同,主要是控制一次compaction操作的时间不要太长。

    10

    hbase.hstore.compaction.max.size

    如果一个HFile文件的大小大于该值,那么在Minor Compaction操作中不会选择这个文件进行compaction操作,除非进行Major Compaction操作。

    这个值可以防止较大的HFile参与compaction操作。在禁止Major Compaction后,一个Store中可能存在几个HFile,而不会合并成为一个HFile,这样不会对数据读取造成太大的性能影响。单位:字节。

    9223372036854775807

    hbase.hregion.majorcompaction

    单个区域内所有HStoreFile文件主压缩的时间间隔,单位:毫秒。由于执行Major Compaction会占用较多的系统资源,如果正在处于系统繁忙时期,会影响系统的性能。

    如果业务没有较多的更新、删除、回收过期数据空间时,可以把该值设置为0,以禁止Major Compaction。

    如果必须要执行Major Compaction,以回收更多的空间,可以适当增加该值,同时配置参数“hbase.offpeak.end.hour”和“hbase.offpeak.start.hour”以控制Major Compaction发生在业务空闲的时期。单位:毫秒。

    604800000

    • hbase.regionserver.maxlogs
    • hbase.regionserver.hlog.blocksize
    • 表示一个RegionServer上未进行Flush的Hlog的文件数量的阈值,如果大于该值,RegionServer会强制进行flush操作。
    • 表示每个HLog文件的最大大小。如果HLog文件大小大于该值,就会滚动出一个新的HLog文件,旧的将被禁用并归档。

    这两个参数共同决定了RegionServer中可以存在的未进行Flush的hlog数量。当这个数据量小于MemStore的总大小的时候,会出现由于HLog文件过多而触发的强制flush操作。这个时候可以适当调整这两个参数的大小,以避免出现这种强制flush的情况。单位:字节。

    • 32
    • 134217728
  • 写数据客户端调优

    写数据时,在场景允许的情况下,最好使用Put List的方式,可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度,需要结合单条Put的大小,以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。

  • 写数据表设计调优
    表2 影响实时写数据相关参数

    配置参数

    描述

    默认值

    COMPRESSION

    配置数据的压缩算法,这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据,配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO,从而达到提高性能的目的。

    说明:

    并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据,因为图片一般已经是压缩后的数据,所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNAPPY,因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。

    NONE

    BLOCKSIZE

    配置HFile中block块的大小,不同的block块大小,可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块,配合压缩算法,压缩的效率就越好;但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的,所以越大的block块,对于随机读的情况,性能可能会比较差。

    如果要提升写入的性能,一般扩大到128KB或者256KB,可以提升写数据的效率,也不会影响太大的随机读性能。单位:字节

    65536

    IN_MEMORY

    配置这个表的数据优先缓存在内存中,这样可以有效提升读取的性能。对于一些小表,而且需要频繁进行读取操作的,可以设置此配置项。

    false

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