专栏首页加米谷大数据技术干货 | hbase配置详解

技术干货 | hbase配置详解

为了能够让namespace支持使用配置属性,如:namespace下表个数(hbase.namespace.quota.maxtables)或者region个数(hbase.namespace.quota.maxregions)

需要设置hbase.quota.enabled为true或者设置

<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.NamespaceController</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.NamespaceController</value>
</property>

hbase.tmp.dir

● 本地文件系统tmp目录,一般配置成local模式的设置一下,但是最好还是需要设置一下,因为很多文件都会默认设置成它下面的

● 线上配置

<property>
  <name>hbase.tmp.dir</name>
  <value>/mnt/dfs/11/hbase/hbase-tmp</value>
 </property>

● 默认值:

${java.io.tmpdir}/hbase-${user.name}

写到系统的/tmp目录

hbase.rootdir

● HBase集群中所有RegionServer共享目录,用来持久化HBase的数据,一般设置的是hdfs的文件目录,如hdfs://namenode.example.org:9000/hbase

● 线上配置

<property>
  <name>hbase.rootdir</name>
  <value>hdfs://mycluster/hbase</value>
 </property>

● 默认值:

${hbase.tmp.dir}/hbase
hbase.cluster.distributed

● 集群的模式,分布式还是单机模式,如果设置成false的话,HBase进程和Zookeeper进程在同一个JVM进程。

● 线上配置为true

● 默认值:false

hbase.zookeeper.quorum

● zookeeper集群的URL配置,多个host中间用逗号(,)分割

● 线上配置

<property>
  <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org,inspurXXX.xxx.xxx.org</value>
 </property>

● 默认值:localhost

hbase.zookeeper.property.dataDir

● ZooKeeper的zoo.conf中的配置。 快照的存储位置

● 线上配置:/home/hadoop/zookeeperData

● 默认值:${hbase.tmp.dir}/zookeeper

zookeeper.session.timeout

● 客户端与zk连接超时时间

● 线上配置:1200000(20min)

● 默认值:180000(3min)

hbase.zookeeper.property.tickTime

● Client端与zk发送心跳的时间间隔

● 线上配置:6000(6s)

● 默认值:6000

hbase.security.authentication

● HBase集群安全认证机制,目前的版本只支持kerberos安全认证。

● 线上配置:kerberos

● 默认值:空

hbase.security.authorization

● HBase是否开启安全授权机制

● 线上配置: true

● 默认值: false

hbase.regionserver.kerberos.principal

● regionserver的kerberos认证的主体名称(由三部分组成:服务或用户名称、实例名称以及域名)

● 线上配置:hbase/_HOST@HADOOP.xxx.xxx.COM

● 默认:无

hbase.regionserver.keytab.file

● regionserver keytab文件路径

● 线上配置:/home/hadoop/etc/conf/hbase.keytab

● 默认值:无

hbase.master.kerberos.principal

● master的kerberos认证的主体名称(由三部分组成:服务或用户名称、实例名称以及域名)

● 线上配置:hbase/_HOST@HADOOP.xxx.xxx.COM

● 默认:无

hbase.master.keytab.file

● master keytab文件路径

● 线上配置:/home/hadoop/etc/conf/hbase.keytab

● 默认值:无

hbase.regionserver.handler.count

● regionserver处理IO请求的线程数

● 线上配置:50

● 默认配置:10

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit

● RegionServer进程block进行flush触发条件:该节点上所有region的memstore之和达到upperLimit*heapsize

● 线上配置:0.45

● 默认配置:0.4

hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit

● RegionServer进程触发flush的一个条件:该节点上所有region的memstore之和达到lowerLimit*heapsize

● 线上配置:0.4

● 默认配置:0.35

hbase.client.write.buffer

● 客户端写buffer,设置autoFlush为false时,当客户端写满buffer才flush

● 线上配置:8388608(8M)

● 默认配置:2097152(2M)

hbase.hregion.max.filesize

● 单个ColumnFamily的region大小,若按照ConstantSizeRegionSplitPolicy策略,超过设置的该值则自动split

● 线上配置:107374182400(100G)

● 默认配置:21474836480(20G)

hbase.hregion.memstore.block.multiplier

● 超过memstore大小的倍数达到该值则block所有写入请求,自我保护

● 线上配置:8(内存够大可以适当调大一些,出现这种情况需要客户端做调整)

● 默认配置:2

hbase.hregion.memstore.flush.size

● memstore大小,当达到该值则会flush到外存设备

● 线上配置:104857600(100M)

● 默认值: 134217728(128M)

hbase.hregion.memstore.mslab.enabled

● 是否开启mslab方案,减少因内存碎片导致的Full GC,提高整体性能

● 线上配置:true

● 默认配置: true

hbase.regionserver.maxlogs

● regionserver的hlog数量

● 线上配置:128

● 默认配置:32

hbase.regionserver.hlog.blocksize

● hlog大小上限,达到该值则block,进行roll掉

● 线上配置:536870912(512M)

● 默认配置:hdfs配置的block大小

hbase.hstore.compaction.min

● 进入minor compact队列的storefiles最小个数

● 线上配置:10

● 默认配置:3

hbase.hstore.compaction.max

● 单次minor compact最多的文件个数

● 线上配置:30

● 默认配置:10

hbase.hstore.blockingStoreFiles

● 当某一个region的storefile个数达到该值则block写入,等待compact

● 线上配置:100(生产环境可以设置得很大)

● 默认配置: 7

hbase.hstore.blockingWaitTime

● block的等待时间

● 线上配置:90000(90s)

● 默认配置:90000(90s)

hbase.hregion.majorcompaction

● 触发major compact的周期

● 线上配置:0(关掉major compact)

● 默认配置:86400000(1d)

hbase.regionserver.thread.compaction.large

● large compact线程池的线程个数

● 线上配置:5

● 默认配置:1

hbase.regionserver.thread.compaction.small

● small compact线程池的线程个数

● 线上配置:5

● 默认配置:1

hbase.regionserver.thread.compaction.throttle

● compact(major和minor)请求进入large和small compact线程池的临界点

● 线上配置:10737418240(10G)

● 默认配置:2 * this.minFilesToCompact * this.region.memstoreFlushSize

hbase.hstore.compaction.max.size

● minor compact队列中storefile文件最大size

● 线上配置:21474836480(20G)

● 默认配置:Long.MAX_VALUE

hbase.rpc.timeout

● RPC请求timeout时间

● 线上配置:300000(5min)

● 默认配置:60000(10s)

hbase.regionserver.region.split.policy

● split操作默认的策略

● 线上配置: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.ConstantSizeRegionSplitPolicy(采取老的策略,自己控制split)

● 默认配置: org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy(在region没有达到maxFileSize的前提下,如果fileSize达到regionCount * regionCount * flushSize则进行split操作)

hbase.regionserver.regionSplitLimit

● 单台RegionServer上region数上限

● 线上配置:150

● 默认配置:2147483647

hbase-env.sh配置

指定系统运行环境

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun/ #JDK HOME

export HBASE_HOME=/home/hadoop/cdh4/hbase-0.94.2-cdh4.2.1 # HBase 安装目录

export HBASE_LOG_DIR=/mnt/dfs/11/hbase/hbase-logs #日志输出路径

JVM参数调优

export HBASE_OPTS="-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:${HBASE_LOG_DIR}/hbase-gc.log -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \ -server -Xmx20480m -Xms20480m -Xmn10240m -Xss256k -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=256m -XX:MaxTenuringThreshold=15 \ -XX:ParallelGCThreads=16 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection \ -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000 \ "

本文分享自微信公众号 - 加米谷大数据(DtinoneBD),作者:加米谷

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-12-18

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 如何避免HBase写入过快引起的各种问题

    client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==...

    加米谷大数据
  • 成为大数据工程师必备的技能有哪些?(上)

    http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html

    加米谷大数据
  • 技术分享 | 提升Hadoop性能和利用率你知道有哪些吗?

    时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件,即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统...

    加米谷大数据
  • HBase介绍

    Clive
  • 安装单机hbase

    安装jdk 下载hbase wget http://archive.apache.org/dist/hbase/hbase-1.0.0/hbase-1.0.0-...

    零月
  • Hbase伪分布式集群搭建

    CoderJed
  • hbase+python安装部署及操作

    安装流程可借鉴此处,同理spark安装也可借鉴此处 具体参考:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/

    py3study
  • Hadoop数据分析平台实战——080HBase介绍和安装离线数据分析平台实战——080HBase介绍和安装

    离线数据分析平台实战——080HBase介绍和安装 HBase介绍 HBase是参考google的bigtable的一个开源产品, 建立在hdfs之上的一个提...

    Albert陈凯
  • hadoop2-HBase的安装和测试

    https://www.cnblogs.com/hongten/p/hongten_hadoop_hbase.html

    Hongten
  • HBase-1.3.1 集群搭建

    什么是HBase? HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目,是横向扩展的。 HBase是一个数据模型,类似于谷歌的大...

    搜云库

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券