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Hbase的region合并与拆分详解

时间:2020-02-17 17:35:33      阅读:40      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1、region 拆分机制

技术图片

  • region中存储的是大量的rowkey数据 ,当region中的数据条数过多的时候,直接影响查询效率.当region过大的时候.hbase会拆分region , 这也是Hbase的一个优点 .

  • HBase的region split策略一共有以下几种:

  • 1、ConstantSizeRegionSplitPolicy

    • 0.94版本前默认切分策略
  • 当region大小大于某个阈值(hbase.hregion.max.filesize=10G)之后就会触发切分,一个region等分为2个region。

    • 但是在生产线上这种切分策略却有相当大的弊端:切分策略对于大表和小表没有明显的区分。阈值(hbase.hregion.max.filesize)设置较大对大表比较友好,但是小表就有可能不会触发分裂,极端情况下可能就1个,这对业务来说并不是什么好事。如果设置较小则对小表友好,但一个大表就会在整个集群产生大量的region,这对于集群的管理、资源使用、failover来说都不是一件好事。
  • 2、IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy

    • 0.94版本~2.0版本默认切分策略

    • 切分策略稍微有点复杂,总体看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同,一个region大小大于设置阈值就会触发切分。但是这个阈值并不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一个固定的值,而是会在一定条件下不断调整,调整规则和region所属表在当前regionserver上的region个数有关系.

    • region split的计算公式是:
      regioncount^3 128M 2,当region达到该size的时候进行split
      例如:
      第一次split:1^3 256 = 256MB
      第二次split:2^3
      256 = 2048MB
      第三次split:3^3 256 = 6912MB
      第四次split:4^3
      256 = 16384MB > 10GB,因此取较小的值10GB
      后面每次split的size都是10GB了
  • 3、SteppingSplitPolicy

    • 2.0版本默认切分策略

    • 这种切分策略的切分阈值又发生了变化,相比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 简单了一些,依然和待分裂region所属表在当前regionserver上的region个数有关系,如果region个数等于1,
      切分阈值为flush size * 2,否则为MaxRegionFileSize。这种切分策略对于大集群中的大表、小表会比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 更加友好,小表不会再产生大量的小region,而是适可而止。
  • 4、KeyPrefixRegionSplitPolicy

    • 根据rowKey的前缀对数据进行分组,这里是指定rowKey的前多少位作为前缀,比如rowKey都是16位的,指定前5位是前缀,那么前5位相同的rowKey在进行region split的时候会分到相同的region中。
  • 5、DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy

    • 保证相同前缀的数据在同一个region中,例如rowKey的格式为:userid_eventtypeeventid,指定的delimiter为 ,则split的的时候会确保userid相同的数据在同一个region中。
  • 6、DisabledRegionSplitPolicy
    • 不启用自动拆分, 需要指定手动拆分
      技术图片

      2、region合并机制

1.1 region合并说明

  • Region的合并不是为了性能, 而是出于维护的目的 .
  • 比如删除了大量的数据 ,这个时候每个Region都变得很小 ,存储多个Region就浪费了 ,这个时候可以把Region合并起来,进而可以减少一些Region服务器节点

1.2 如何进行region合并

1.2.1 通过Merge类冷合并Region

  • 执行合并前,==需要先关闭hbase集群==

  • 创建一张hbase表:
create ‘test‘,‘info1‘,SPLITS => [‘1000‘,‘2000‘,‘3000‘]
  • 查看表region
    技术图片
  • 需求:

    需要把test表中的2个region数据进行合并:
    test,,1565940912661.62d28d7d20f18debd2e7dac093bc09d8.
    test,1000,1565940912661.5b6f9e8dad3880bcc825826d12e81436.

  • 这里通过org.apache.hadoop.hbase.util.Merge类来实现,不需要进入hbase shell,直接执行(==需要先关闭hbase集群==):
    hbase org.apache.hadoop.hbase.util.Merge test test,,1565940912661.62d28d7d20f18debd2e7dac093bc09d8. test,1000,1565940912661.5b6f9e8dad3880bcc825826d12e81436.

  • 成功后界面观察

技术图片

1.2.2 通过online_merge热合并Region

  • ==不需要关闭hbase集群==,在线进行合并

  • 与冷合并不同的是,online_merge的传参是Region的hash值,而Region的hash值就是Region名称的最后那段在两个.之间的字符串部分。

  • 需求:需要把test表中的2个region数据进行合并:
    test,2000,1565940912661.c2212a3956b814a6f0d57a90983a8515.
    test,3000,1565940912661.553dd4db667814cf2f050561167ca030.

  • 需要进入hbase shell:

    merge_region ‘c2212a3956b814a6f0d57a90983a8515‘,‘553dd4db667814cf2f050561167ca030‘
  • 成功后观察界面
    merge_region ‘c2212a3956b814a6f0d57a90983a8515‘,‘553dd4db667814cf2f050561167ca030‘

  • 成功后观察界面

Hbase的region合并与拆分详解

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原文地址:https://blog.51cto.com/10312890/2471621

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