性能和可靠性 — 性能优化
客户端优化：Scan、Get、列簇及列、禁止缓存
指标 |
说明 |
Scan |
hbase.client.scanner.caching |
Get |
建议使用批量Get |
列簇及列 |
尽可能少的列簇，尽可能指定列查询 |
禁止缓存 |
加载大量数据时，建议禁止缓存防止 “挤压”热数据 |
服务端优化：Balancer、BlockCache、Compaction
1.Balancer：balance_switch|balancer，需要注意RIT问题
均衡最小值 = 总Region个数 / RegionServer个数 * 0.8
均衡最大值 = 总Region个数 / RegionServer个数 * 1.2
2.BlockCache：hbase.bucketcache.ioengine，优化GC，提高缓存命中率
hbase.bucketcache.ioengine = offheap
3.Compaction：保证本地性为1，空闲时段定时执行避免影响集群IO
hbase.regionserver.thread.compaction.large = 8
hbase.regionserver.thread.compaction.small = 5
性能和可靠性 — 可靠性保证
HBase不存在单点问题，可以做主备切换，保证集群的高可用性
数据迁移 — 跨集群迁移
这里采用distcp来进行跨集群数据迁移，具体命令如下：
hadoop distcp -Dmapreduce.job.queuename=queue_name
-update -skipcrccheck -m 120 hdfs://ip:port/hbase_path_old/tabname
/hbase_path_new/tabname
注意事项：
开启YARN，distcp使用MapReduce来传输数据，因此迁移之前需要确保集群资源可用
防火墙，两个HBase集群之间端口要能正常telnet，例如NN、DN的端口
使用hbase hbck修复元数据信息
案例： Caused by: java.io.IOException: Mismatch in length of source
原因：HDFS中的文件没有关闭，处于写状态，而每次distcp时会校验文件
长度，如果文件处于未关闭状态，就会出现这类异常
解决方案：
检测文件状态，执行hdfs fsck [hdfs_file_path]|[hdfs://ip:port/path]
关闭该文件，执行hdfs debug recoverLease –path [hdfs_file_path]，
重新进行数据迁移，执行hadoop distcp […]
注意事项：
解决方案第2步中，关闭HDFS文件时，可能会失败，例如出现异常“Giving up on recoverLease”。
可再次执行关闭，成功后会有“recoverLease SUCCEEDED on”信息出现
数据迁移 — Hive数据迁移到HBase
案例：在集群A（不包含HBase），将集群A中的Hive数据迁移到集群B中的HBase
方案一：在集群A中生成HFile文件，然后使用distcp将HFile文件迁移到集群B，最后使用HBase的BulkLoad的方式将数据导入到HBase表，具体操作命令：
# 使用distcp命令迁移
hadoop distcp -Dmapreduce.job.queuename=queue_name
-update -skipcrccheck -m 120 hdfs://ip:port/hfile_path /hfile_path
# BulkLoad加载数据
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles
/hfile_path htable_name
方案二：使用API接口，直接通过BulkLoad的方式进行数据迁移，以应用程序的形
式来实现数据迁移的工作
如何保证HBase集群的高效及稳定 — 特殊处理
永久RIT问题
一般情况下，RIT都是瞬时的，但是有些情况会让其进入永久RIT状态，
永久RIT状态带来的不良后果就是管理员无法干预Region均衡操作，从
而影响集群的负载均衡。
如何解决？分析实际案例
案例一：在合并Region操作时，发现RIT一直显示MERGING_NEW状态，查看HBase JIRA发现这是触发了HBASE-17682的BUG，需要打补丁进行修复。
附上HBase应用与高可用实践PPT：
备注：历届HBase Meetup会议的PPT： http://hbase.group/slides/
