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当前位置:大数据培训  >  大数据面试题  >  数据及集群管理(三)

数据及集群管理(三)

来源:千锋教育
发布人:qyf
时间: 2022-12-09 18:13:54 1670580834

数据及集群管理

  客户端拉取的时候指定列族

  scan是指定需要column family,可以减少网络传输数据量,否则默认scan操作会返回整行所有column family的数据

  拉取完数据之后关闭ResultScanner

  通过 scan 取完数据后,记得要关闭 ResultScanner,否则 RegionServer 可能会出现问题(对应的 Server 资源无法释放)。

  RegionServer的请求处理IO线程数

  较少的IO线程适用于处理单次请求内存消耗较高的Big Put场景(大容量单词Put或设置了较大cache的scan,均数据Big Put)或RegionServer的内存比较紧张的场景。

  较多的IO线程,适用于单次请求内存消耗低,TPS要求(每次事务处理量)非常高的场景。这只该值的时候,以监控内存为主要参考

  在hbase-site.xml配置文件中配置项为hbase.regionserver.handle.count

  Region大小设置

  配置项hbase.hregion.max.filesize,所属配置文件为hbase-site.xml,默认大小是256m。

  在当前RegionServer上单个Region的最大存储空间,单个Region超过该值时,这个Region会被自动split成更小的Region。小Region对split和compaction友好,因为拆分Region或compact小Region里的StoreFile速度非常快,内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁,特别是数量较多的小Region不同的split,compaction,会导致集群响应时间波动很大,Region数量太多不仅给管理上带来麻烦,设置会引起一些HBase个bug。一般 512M 以下的都算小 Region。大 Region 则不太适合经常 split 和 compaction,因为做一次 compact 和 split 会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。

  此外,大 Region 意味着较大的 StoreFile,compaction 时对内存也是一个挑战。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做 compact 和 split,既能顺利完成 split 和 compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。compaction 是无法避免的,split 可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如 100G,就可以间接禁用自动 split(RegionServer 不会对未到达 100G 的 Region 做 split)。再配合 RegionSplitter 这个工具,在需要 split 时,手动 split。手动 split 在灵活性和稳定性上比起自动 split 要高很多,而且管理成本增加不多,比较推荐 online 实时系统使用。内存方面,小 Region 在设置 memstore 的大小值上比较灵活,大 Region 则过大过小都不行,过大会导致 flush 时 app 的 IO wait 增高,过小则因 StoreFile 过多影响读性能。

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