#yyds干货盘点#HBase 调优详细剖析

Posted 园陌

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了#yyds干货盘点#HBase 调优详细剖析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1. 通用优化

  1. NameNode的元数据备份使用SSD。

  2. 定时备份NameNode上的元数据，每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。

  3. 为NameNode指定多个元数据目录，使用dfs.name.dir或者dfs.namenode.name.dir指定。一个指定本地磁盘，一个指定网络磁盘。这样可以提供元数据的冗余和健壮性，以免发生故障。

  4. 设置dfs.namenode.name.dir.restore为true，允许尝试恢复之前失败的dfs.namenode.name.dir目录，在创建checkpoint时做此尝试，如果设置了多个磁盘，建议允许。

  5. NameNode节点必须配置为RAID1（镜像盘）结构。

  6. 保持NameNode日志目录有足够的空间，这些日志有助于帮助你发现问题。

  7. 因为Hadoop是IO密集型框架，所以尽量提升存储的速度和吞吐量（类似位宽）。

2. Linux优化

  1. 开启文件系统的预读缓存可以提高读取速度

$ sudo blockdev --setra 32768 /dev/sda

  1. 关闭进程睡眠池

$ sudo sysctl -w vm.swappiness=0

  1. 调整ulimit上限，默认值为比较小的数字

$ ulimit -n 查看允许最大进程数

$ ulimit -u 查看允许打开最大文件数

修改：

$ sudo vi /etc/security/limits.conf 修改打开文件数限制

末尾添加：

*                soft    nofile          1024000
*                hard    nofile          1024000
Hive             -       nofile          1024000
hive             -       nproc           1024000

$ sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 修改用户打开进程数限制

修改为：

#*          soft    nproc     4096
#root       soft    nproc     unlimited
*          soft    nproc     40960
root       soft    nproc     unlimited

  1. 开启集群的时间同步NTP。

  2. 更新系统补丁（提示：更新补丁前，请先测试新版本补丁对集群节点的兼容性）

3. HDFS优化（hdfs-site.xml）

  1. 保证RPC调用会有较多的线程数

属性：dfs.namenode.handler.count

解释：该属性是NameNode服务默认线程数，的默认值是10，根据机器的可用内存可以调整为50~100

属性：dfs.datanode.handler.count

解释：该属性默认值为10，是DataNode的处理线程数，如果HDFS客户端程序读写请求比较多，可以调高到15\\~20，设置的值越大，内存消耗越多，不要调整的过高，一般业务中，5\\~10即可。

  1. 副本数的调整

属性：dfs.replication

解释：如果数据量巨大，且不是非常之重要，可以调整为2~3，如果数据非常之重要，可以调整为3~5。

  1. 文件块大小的调整

属性：dfs.blocksize

解释：块大小定义，该属性应该根据存储的大量的单个文件大小来设置，如果大量的单个文件都小于100M，建议设置成64M块大小，对于大于100M或者达到GB的这种情况，建议设置成256M，一般设置范围波动在64M~256M之间。

4. MapReduce优化（mapred-site.xml）

  1. Job任务服务线程数调整

mapreduce.jobtracker.handler.count

该属性是Job任务线程数，默认值是10，根据机器的可用内存可以调整为50~100

  1. Http服务器工作线程数

属性：mapreduce.tasktracker.http.threads

解释：定义HTTP服务器工作线程数，默认值为40，对于大集群可以调整到80~100

  1. 文件排序合并优化

属性：mapreduce.task.io.sort.factor

解释：文件排序时同时合并的数据流的数量，这也定义了同时打开文件的个数，默认值为10，如果调高该参数，可以明显减少磁盘IO，即减少文件读取的次数。

  1. 设置任务并发

属性：mapreduce.map.speculative

解释：该属性可以设置任务是否可以并发执行，如果任务多而小，该属性设置为true可以明显加快任务执行效率，但是对于延迟非常高的任务，建议改为false，这就类似于迅雷下载。

  1. MR输出数据的压缩

属性：mapreduce.map.output.compress、mapreduce.output.fileoutputformat.compress

解释：对于大集群而言，建议设置Map-Reduce的输出为压缩的数据，而对于小集群，则不需要。

  1. 优化Mapper和Reducer的个数

属性：

mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum

mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum

解释：以上两个属性分别为一个单独的Job任务可以同时运行的Map和Reduce的数量。

设置上面两个参数时，需要考虑CPU核数、磁盘和内存容量。假设一个8核的CPU，业务内容非常消耗CPU，那么可以设置map数量为4，如果该业务不是特别消耗CPU类型的，那么可以设置map数量为40，reduce数量为20。这些参数的值修改完成之后，一定要观察是否有较长等待的任务，如果有的话，可以减少数量以加快任务执行，如果设置一个很大的值，会引起大量的上下文切换，以及内存与磁盘之间的数据交换，这里没有标准的配置数值，需要根据业务和硬件配置以及经验来做出选择。

在同一时刻，不要同时运行太多的MapReduce，这样会消耗过多的内存，任务会执行的非常缓慢，我们需要根据CPU核数，内存容量设置一个MR任务并发的最大值，使固定数据量的任务完全加载到内存中，避免频繁的内存和磁盘数据交换，从而降低磁盘IO，提高性能。

大概估算公式：
map = 2 + 2/3cpu_core
reduce = 2 + 1/3cpu_core

5. HBase优化

  1. 在HDFS的文件中追加内容

HDFS 不是不允许追加内容么？没错，请看背景故事：

属性：dfs.support.append

文件：hdfs-site.xml、hbase-site.xml

解释：开启HDFS追加同步，可以优秀的配合HBase的数据同步和持久化。默认值为true。

  1. 优化DataNode允许的最大文件打开数

属性：dfs.datanode.max.transfer.threads

文件：hdfs-site.xml

解释：HBase一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为4096或者更高。默认值：4096

  1. **优化延迟高的数据操作的等待时间

属性：dfs.image.transfer.timeout

文件：hdfs-site.xml

解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认60000毫秒），以确保socket不会被timeout掉。

  1. 优化数据的写入效率

属性：

mapreduce.map.output.compress

mapreduce.map.output.compress.codec

文件：mapred-site.xml

解释：开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率，减少写入时间。第一个属性值修改为true，第二个属性值修改为：org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

  1. 优化DataNode存储

属性：dfs.datanode.failed.volumes.tolerated

文件：hdfs-site.xml

解释：默认为0，意思是当DataNode中有一个磁盘出现故障，则会认为该DataNode shutdown了。如果修改为1，则一个磁盘出现故障时，数据会被复制到其他正常的DataNode上，当前的DataNode继续工作。

  1. 设置RPC监听数量

属性：hbase.regionserver.handler.count

文件：hbase-site.xml

解释：默认值为30，用于指定RPC监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。

  1. 优化HStore文件大小

属性：hbase.hregion.max.filesize

文件：hbase-site.xml

解释：默认值10737418240（10GB），如果需要运行HBase的MR任务，可以减小此值，因为一个region对应一个map任务，如果单个region过大，会导致map任务执行时间过长。该值的意思就是，如果HFile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个Hfile。

  1. 优化hbase客户端缓存

属性：hbase.client.write.buffer

文件：hbase-site.xml

解释：用于指定HBase客户端缓存，增大该值可以减少RPC调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。

  1. 指定scan.next扫描HBase所获取的行数

属性：hbase.client.scanner.caching

文件：hbase-site.xml

解释：用于指定scan.next方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。

6. 内存优化

HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为GC过程持续太久会导致RegionServer处于长期不可用状态，一般16~48G内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。

7. JVM优化

涉及文件：hbase-env.sh

  1. 并行GC

参数：·-XX:+UseParallelGC·

解释：开启并行GC

  1. 同时处理垃圾回收的线程数

参数：-XX:ParallelGCThreads=cpu_core – 1

解释：该属性设置了同时处理垃圾回收的线程数。

  1. 禁用手动GC

参数：-XX:DisableExplicitGC

解释：防止开发人员手动调用GC

8. Zookeeper优化

  1. 优化Zookeeper会话超时时间

参数：zookeeper.session.timeout

文件：hbase-site.xml

解释：In hbase-site.xml, set zookeeper.session.timeout to 30 seconds or less to bound failure detection (20-30 seconds is a good start)。

该值会直接关系到master发现服务器宕机的最大周期，默认值为30秒，如果该值过小，会在HBase在写入大量数据发生而GC时，导致RegionServer短暂的不可用，从而没有向ZK发送心跳包，最终导致认为从节点shutdown。一般20台左右的集群需要配置5台zookeeper。

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