1. 表的设计

1.1 Pre-Creating Regions

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：

[java] view plaincopy

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("6x", key).getBytes();
splits[i] = b;
}
return splits;
}

1.2 Row Key

HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：

通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。

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。

1.3 Column Family

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。

1.4 In Memory

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。

1.5 Max Version

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)。

1.6 Time To Live

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)。

1.7 Compact & Split

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。

转载自：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section1.html

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("6x", key).getBytes();
splits[i] = b;
}
return splits;
}

1.2 Row Key

HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：

通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。

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。

1.3 Column Family

1.4 In Memory

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。

1.5 Max Version

1.6 Time To Live

1.7 Compact & Split

转载自：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section1.html

HBase性能优化方法总结（2）：表的设计相关推荐

HBase性能优化方法总结（4）：读表操作
来自:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section3.html 本文主要是 ...
HBase性能优化方法总结（3）：写表操作
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第二部分内容:写表操作相关的优化方法 ...
HBase性能优化方法总结（四）：数据计算
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第四部分内容:数据计算相关的优化方法 ...
HBase性能优化方法总结（一）：表的设计
1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 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 ...
HBase性能优化方法总结（1）：配置优化
配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值:3分钟(180000ms) 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonSer ...
HBase性能优化方法总结
目录 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 1.2 Row Key 1.3 Column Family 1.4 In Memory 1.5 Max Version 1.6 ...
HBase性能优化方法总结（三）：读表操作
3. 读表操作 3.1 多HTable并发读创建多个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 = HBaseCon ...
HBase性能优化方法总结（二）：写表操作
2. 写表操作 2.1 多HTable并发写创建多个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 = HBaseCon ...
mysql2表连接优化性能_MySQL性能优化方法二：表结构优化
很多人都将数据库设计范式作为数据库表结构设计"圣经",认为只要按照这个范式需求设计,就能让设计出来的表结构足够优化,既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求.殊不知,在N年前被奉 ...

HBase性能优化方法总结（2）：表的设计

1. 表的设计

1.1 Pre-Creating Regions

1.2 Row Key

1.3 Column Family

1.4 In Memory

1.5 Max Version

1.6 Time To Live

1.7 Compact & Split

1.2 Row Key

1.3 Column Family

1.4 In Memory

1.5 Max Version

1.6 Time To Live

1.7 Compact & Split

HBase性能优化方法总结（2）：表的设计相关推荐

最新文章

热门文章