Spark 读取 Hbase 优化 --手动划分 region 提高并行数

一. Hbase 的 region

我们先简单介绍下 Hbase 的 架构和 region :

《Spark 读取 Hbase 优化 --手动划分 region 提高并行数》

从物理集群的角度看,Hbase 集群中,由一个 Hmaster 管理多个 HRegionServer,其中每个 HRegionServer 都对应一台物理机器,一台 HRegionServer 服务器上又可以有多个 Hregion(以下简称 region)。要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的 region。而 Spark 在读取 Hbase 的时候,读取的 Rdd 会根据 Hbase 的 region 数量划分 stage。所以当 region 存储设置得比较大导致 region 比较少,而 spark 的 cpu core 又比较多的时候,就会出现无法充分利用 spark 集群所有 cpu core 的情况。今年年初我花了一个月整理了一份最适合2018年学习的大数据学习干货,从最基础的大数据集群搭建,大数据组件和项目实战,加群834325294 注明简书既可免费获得。

我们再从逻辑表结构的角度看看 Hbase 表和 region 的关系。

Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中,这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动split策略中,当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。

Region由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family,每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile 组成。memStore存储在内存中, StoreFile存储在HDFS上

region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。不同Region分布到不同RegionServer上,但并不是存储的最小单元。

二. Spark 读取 Hbase 优化及 region 手动拆分

在用spark的时候,spark正是根据hbase有多少个region来划分stage。也就是说region划分得太少会导致spark读取时的并发度太低,浪费性能。但如果region数目太多就会造成读写性能下降,也会增加ZooKeeper的负担。所以设置每个region的大小就很关键了。

自0.94.0版本以来,split还有三种策略可以选择,不过一般使用默认的分区策略就可以满足需求,我们要修改的是会触发 region 分区的存储容量大小。

而在0.94.0版本中,默认的 region 大小为10G,就是说当存储的数据达到 10 G 的时候,就会触发 region 分区操作。有时候这个值可能太大,这时候就需要修改配置了。我们可以在 HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml 文件中,增加如下配置:

hbase.hregion.max.filesize536870912

其中的 value 值就是你要修改的触发 region 分区的大小,要注意这个值是以 bit 为单位的,这里是将region文件的大小改为512m。

修改之后我们就可以手动 split region了,手动分区会自动根据这个新的配置值大小,将 region 已经存储起来的数据进行再次进行拆分。

我们可以在 hbase shell 中使用 split 来进行操作,有以下几种方式可以进行手动拆分。

split‘tableName’split‘namespace:tableName’split‘regionName’# format: ‘tableName,startKey,id’ split‘tableName’, ‘splitKey’split‘regionName’, ‘splitKey’

这里使用的是 split ‘namespace:tableName’ 这种方式。其中 tableName 自不必多说,就是要拆分的表名,namespace可以在hbase的web界面中查看,一般会是default。

使用命令之后稍等一会,hbase会根据新的region文件大小去split,最终结果可以在web-ui的”table Details”一栏,点击具体table查看。

以上~

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