这篇文章主要介绍了HBase有什么优化点,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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HBase 有哪些优化点?
这是个相对开放的问题,问题没有那么得细,面对这种问题千万不要乱了阵脚,其实这种问题答得好是很加分的,可以从几个不同的方向来回答,这样显得有条理,而且可以向面试官展现你的多维度思考和总结的能力。
两个角度,一个从使用者的角度,一个从维护者的角度。
1. 从使用者的角度,可以优化存储模型的设计,包括以下几个方面:
rowkey设计:高位用散列,长度不宜过长,可以适当地把需要检索的条件拼接在rowkey里。查询时尽量用get,scan时要指定start/end key。
列族的设计:列族尽量少,且不同列族的数据量要尽量均匀。
列族尽量少是因为列族对应的底层存储的一个文件目录,文件目录少有助于提高文件检索速度。
数据量要均匀是因为,当一个cf量大到一定程度,memstore会刷盘,而刷盘这个动作不是只针对单个cf,而是整个服务器,这个时候如果另一个cf的数据量很小那也会跟着刷盘,这就造成了会有大量小文件生成,HDFS是最忌讳小文件的,同时小文件的过多也会影响检索的效率,需要从多个文件中检索目标。
预分区:在写比较频繁的场景下,数据增长太快,split的次数也会增多,额外的资源消耗也会增大,另外数据分布不均匀会造成热点问题,这些都是需要预分区的原因。
2. 从系统维护者的角度来说,可以对系统优化,包括以下几个方面:
内存优化:HBase有两块主要的内存memstore和blockCache的配置
BlockCache,如果写比读少很多,可以开到0.4-0.5。如果读写较均衡,0.3左右。如果写比读多,就默认0.2。设置这个值的时候,也要参考hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit,该值是memstore占heap的最大百分比,两个参数一个影响读,一个影响写。如果两值加起来超过80-90%,会有OOM的风险。具体就不说了,看我之前的文章 HBase篇(4)-你不知道的HFile
GC优化:默认cms,可以优化为G1。
压缩:默认未开启,建议使用Snappy和LZO,压缩比,压缩解压速率,资源消耗都是比较平衡的。
BloomFilter:默认未开启,需要在建立表的时候加入。用布隆过滤可以节省读磁盘过程,可以有助于降低读取延迟。具体就不说了看我之前的文章 HBase篇(5)- BloomFilter
其实还有一些其他零零散散的点,就不说了,说这么多对于这个问题来说已经回答地很完美了。说这些的过程中的某些点面试官很有可能是会追问下去的,比如内存优化,bloomfilter等,所以可以看得深入一点,回答的时候也能更加从容一点。
HRegionServer宕机后系统是怎么保证可用性的 ?
宕机恢复的过程也是面试中的常见问题,重点是wal机制。
1. ZooKeeper会监控HRegionServer的上下线情况,当ZK发现某个HRegionServer宕机之后会通知HMaster进行失效备援;
2. 该HRegionServer会停止对外提供服务,就是它所负责的region暂时停止对外提供服务
3. HMaster会将该HRegionServer所负责的region转移到其他HRegionServer上,并且会对HRegionServer上存在memstore中还未持久化到磁盘中的数据进行恢复
4. 这个恢复的工作是由WAL重播来完成,这个过程如下:
wal实际上就是一个文件,存在/hbase/WAL/对应RegionServer路径下。
宕机发生时,读取该RegionServer所对应的路径下的wal文件,然后根据不同的region切分成不同的临时文件recover.edits。
当region被分配到新的RegionServer中,RegionServer读取region时会进行是否存在recover.edits,如果有则进行恢复。
说说HBase 的 compaction 过程和作用?
在hbase中每当有memstore数据flush到磁盘之后,就形成一个storefile,当storeFile的数量达到一定程度后,就需要将 storefile 文件来进行 compaction 操作。
compaction 的作用:
合并文件
清除过期,多余版本的数据
提高读写数据的效率
另外可以再说下compaction的两种方式。
HBase 中实现了两种 compaction 的方式:minor and major. 这两种 compaction 方式的区别是:
1. Minor 操作只用来做部分文件的合并操作以及包括 minVersion=0 并且设置 ttl 的过期版本清理,不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。
2. Major 操作是对 Region 下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作,最终的结果是整理合并出一个文件。
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“HBase有什么优化点”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
当前题目:HBase有什么优化点
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