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大数据开发-HBase合并

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成都加米谷大数据
修改2021-05-10 18:09:25
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修改2021-05-10 18:09:25
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文章被收录于专栏:大数据开发大数据开发

前面我们讲过HBase的拆分,其实他们俩是一对的,拆分-合并!本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习,小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。

一、概述

老规矩,先来给大家复习下一些基础知识,免得又忘了。

HBase表的基本单位是Region,日常调用HBase API操作一个表时,交互的数据也会以Region的形式进行呈现。前面介绍过HBase Region拆分策略原理,一个表可以有若干个Region,本文主要介绍Region合并的一些问题和解决方法。

什么是HBase Compaction?

简单来说就是HBase将Region中的Store中的一些HFile进行合并。

二、合并原因及原理

原因:这个需要从Region的Split来说。当一个Region被不断的写数据,达到Region的Split的阀值时(由属性hbase.hregion.max.filesize来决定,默认是10GB),该Region就会被Split成两个新的Region。随着业务数据量的不断增加,Region不断的执行Split,那么Region的个数也会越来越多。

一个业务表的Region越多,在进行读写操作时,或是对该表执行Compaction操作时,此时集群的压力是很大的。这里笔者做过一个线上统计,在一个业务表的Region个数达到9000+时,每次对该表进行Compaction操作时,集群的负载便会加重。而间接的也会影响应用程序的读写,一个表的Region过大,势必整个集群的Region个数也会增加,负载均衡后,每个RegionServer承担的Region个数也会增加。

因此,这种情况是很有必要的进行Region合并的。比如,当前Region进行Split的阀值设置为30GB,那么我们可以对小于等于10GB的Region进行一次合并,减少每个业务表的Region,从而降低整个集群的Region,减缓每个RegionServer上的Region压力。

其合并原理分为三步:排序文件、合并文件、代替原文件服务。

HBase首先从待合并的文件中读出HFile中的key-value,再按照由小到大的顺序写入一个新文件(storeFile)中。这个新文件将代替所有之前的文件,对外提供服务。

在分析合并Region之前,我们先来了解一下Region的体系结构,如下图所示:

从图中可知

HRegion:一个Region可以包含多个Store;

Store:每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile;

StoreFile:表数据真实存储的地方,HFile是表数据在HDFS上的文件格式。

当HBase合并时,会清空以下三种数据

1.标记为删除的数据。

当我们删除数据时,HBase并没有把这些数据立即删除,而是将这些数据打了一个个标记,称为“墓碑”标记。在HBase合并时,会将这些带有墓碑标记的数据删除。

2.TTL过期数据

TTL(time to live)指数据包在网络中的时间。如果列族中设置了TTL过期时间,则在合并的过程中,发现过期的数据将被删除。

3.版本合并

若版本号超过了列族中预先设定的版本号,则将最早的一条数据删除。

如:列族设置版本号是5,当此列族第六次保存数据时,会将最早一次数据删除。

三、HBase合并分类

1.Minor Compaction(小合并)

小合并是指将相邻的StoreFile合并为更大的StoreFile。

2.Major Compaction(大合并)

大合并是将多个StoreFile合并为一个StoreFile。

四、合并的触发时机

(1)MEMStore Flush

内存中的数据flush刷写到硬盘上以后,会对当前Store中的文件进行判断,当数量达到阈值,则会触发Compaction。Compaction是以Store为单位进行合并的。当Flush刷写完成后,整个Region的所有Store都会执行Flush。

(2)后台线程周期性的检查

Compaction Checker线程定期检查是否触发Compaction,Checker会优先检查文件数量是否大于阈值,再判断是否满足major Compaction的条件的时间范围内,如果满足,则触发一次大合并Major Compaction。

(3)手动触发

1.由于很多业务担心MajorCompaction影响读写性能,所以选择在低峰期手动触发合并。

2.当用户修改表结构后,希望立刻生效,则手动触发合并。

3.运维人员发现硬盘空间不够,则会手动触发合并,因为删除了过期数据,腾出空间。

以上就是本期的所有内容了,至此大数据开发的HBase的知识点也告一段落了,如果忘了之前的知识,可以翻一翻我的文章,我都是按学习顺序写的。可以完全跟着我的进度来学习。

希望大家点个关注,及时收取最新文章推送,想了解更多敬请咨询加米谷大数据。

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如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、概述
  • 二、合并原因及原理
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