文章目录

一、与Hive的集成

1.1 HBase与Hive的对比
1.2 HBase与Hive集成环境准备
1.3 案例一：HBase表关联Hive表
1.4 案例二：Hive表关联HBase表

二、HBase优化

2.1 Master高可用
2.2 预分区
2.3 RowKey设计
2.4 内存优化
2.5 基础优化

一、与Hive的集成

1.1 HBase与Hive的对比

Hive	HBase
数据仓库：Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。	一种面向列存储的非关系型数据库
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。	用于存储结构化和非结构化的数据，适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作
基于HDFS、MapReduce：Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。	基于HDFS：数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
	面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度，延迟较低。

1.2 HBase与Hive集成环境准备

重新编译hive-hbase-handler-1.2.1.jar后放到hive 下lib目录。

因为我们后续可能会在操作Hive的同时对HBase也会产生影响，所以Hive需要持有操作HBase的Jar，那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包（或者使用软连接的形式）。

添加环境变量：

#HBase
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.1

#Hive
export HIVE_HOME=/opt/module/hive-1.2.1

建立软连接：

ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar  $HIVE_HOME/lib/hbase-common-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-server-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-client-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-protocol-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-it-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HIVE_HOME/lib/htrace-core-3.1.0-incubating.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop2-compat-1.3.1.jar
ln -s $HBASE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar $HIVE_HOME/lib/hbase-hadoop-compat-1.3.1.jar

同时在hive-site.xml中修改zookeeper的属性，如下：

	<property>
		<name>hive.zookeeper.quorum</name>
		<value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
	</property>
	<property>
		<name>hive.zookeeper.client.port</name>
		<value>2181</value>
	</property>

1.3 案例一：HBase表关联Hive表

目标：建立Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表。

在Hive中创建表同时关联HBase，执行完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表

CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");

Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据

CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';

向Hive中间表中load数据，并导入数据到Hive表

hive> load data local inpath '/root/data/emp.txt' into table emp;

hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp;

查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据
Hive：hive> select * from hive_hbase_emp_table;
HBase：scan ‘hbase_emp_table’

1.4 案例二：Hive表关联HBase表

目标：Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。

在Hive中创建外部表

CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = 
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno") 
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");

关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了

hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;

二、HBase优化

2.1 Master高可用

在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。

在conf目录下创建backup-masters文件，并分发该文件

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[root@hadoop100 hbase-1.3.1]# vim conf/backup-masters
hadoop102

此时访问http://hadoop102:16010：
在这里插入图片描述

2.2 预分区

每一个Region维护着StartRow与EndRowKey，如果加入的数据符合某个Region维护的RowKey范围，则该数据交给这个Region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。

①手动设定预分区

hbase> create 'staff1','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

在这里插入图片描述
②生成16进制序列预分区

hbase> create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

在这里插入图片描述
③按照文件中设置的规则预分区
创建splits.txt文件内容如下：

aaaa
bbbb
cccc
dddd

然后执行：

hbase> create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => '/root/splits.txt'

在这里插入图片描述
④使用JavaAPI创建预分区

//自定义算法，产生一系列Hash散列值存储在二维数组中
byte[][] splitKeys = 某个散列值函数
//创建HBaseAdmin实例
HBaseAdmin hAdmin = new HBaseAdmin(HBaseConfiguration.create());
//创建HTableDescriptor实例
HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);
//通过HTableDescriptor实例和散列值二维数组创建带有预分区的HBase表
hAdmin.createTable(tableDesc, splitKeys);

2.3 RowKey设计

一条数据的唯一标识就是rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内，设计rowkey的主要目的，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈rowkey常用的设计方案。

①生成随机数、hash、散列值
比如：
原本rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原本rowKey为3001的，SHA1后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原本rowKey为5001的，SHA1后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的rowKey来Hash后作为每个分区的临界值。

②字符串反转
20170524000001转成10000042507102
20170524000002转成20000042507102
这样也可以在一定程度上散列逐步put进来的数据。

③字符串拼接
20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

2.4 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。

2.5 基础优化

①允许在HDFS的文件中追加内容
hdfs-site.xml、hbase-site.xml
属性：dfs.support.append
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。

②优化DataNode允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml
属性：dfs.datanode.max.transfer.threads
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

③优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml
属性：dfs.image.transfer.timeout
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。

④优化数据的写入效率
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.map.output.compress
mapreduce.map.output.compress.codec
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或者其他压缩方式。

⑤设置RPC监听数量
hbase-site.xml
属性：hbase.regionserver.handler.count
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。

⑥优化HStore文件大小
hbase-site.xml
属性：hbase.hregion.max.filesize
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。

⑦优化hbase客户端缓存
hbase-site.xml
属性：hbase.client.write.buffer
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。

⑧指定scan.next扫描HBase所获取的行数
hbase-site.xml
属性：hbase.client.scanner.caching
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。

⑨flush、compact、split机制
当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile文件。split则是当Region达到阈值，会把过大的Region一分为二。
涉及属性：
即：128M就是Memstore的默认阈值
hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728
即：这个参数的作用是当单个HRegion内所有的Memstore大小总和超过指定值时，flush该HRegion的所有Memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38
即：当MemStore使用内存总量达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit指定值时，将会有多个MemStores flush到文件中，MemStore flush顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到MemStore使用内存略小于lowerLimit。

HBase(三)：集成Hive、HBase优化