HBaseClientAPI簡析-創(chuàng)新互聯(lián)

昨天在飛機上的2個小時看了一遍HBase的Client API,有幾點心得:

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1.在Put小記錄時最好關(guān)閉autoFlush,并合理設(shè)置WriterBuffer:

因為每次Put都要進行一次RPC調(diào)用+WAL(關(guān)閉對寫入提升非常大)+Server端處理,如果對于大批量小數(shù)據(jù)寫入的話RPC的RTT消耗的時間就會成為寫入的損耗點,因此可以通過本地緩沖批量提交的方式;默認的WriteBuffer大小是2MB,當autoFlush關(guān)閉時,客戶端每次put都會寫入到一個ArrayList內(nèi),每10次檢查一次,當size超過WriteBuffer size時則進行一次flushCommit,會將WB的Put按照RS進行分組,每個RS進行一次RPC調(diào)用處理;

當提交到Server端后,如果發(fā)生異常,則會將WB中已經(jīng)寫入的Put刪除,保留提交失敗的進行異常處理;

不過WB的大小需要合理設(shè)置,因為占用本地和RS的內(nèi)存.

本地內(nèi)存占用很好估計,而服務端的內(nèi)存大消耗則是:hbase.client.write.buffer * hbase.regionserver.handler.count * number ofregion server

2.Scanner的batch/cache設(shè)置:

Scan具體的處理流程如下圖:

HBase Client API 簡析

Caching的設(shè)置主要影響RSnext的調(diào)用(可以理解成面向“行”的batch),而batch則是RSRegionScanner每次nextInternal獲取的keyvalue數(shù)(可以理解成面向“列”的batch);

因此具體SCAN調(diào)用RPC次數(shù)由兩個參數(shù)共同決定=cells總數(shù)/(caching*min(batch,cells/row));

那這里scanner的next(n)其實和MYSQL JDBC里的fetch類似,其實是在客戶端loop模擬的,而不是真的在server端進行batch fetch,其實這里的scan和mysql里的cursor是非常類似的,因此理解了一個理解另外一個就是水到渠成了.

不過這里也有WB同樣的問題就是內(nèi)存消耗,以及網(wǎng)絡(luò)傳輸,處理完畢時及時關(guān)閉.

3.HConnection的處理:

簡稱HC,都是由shared的HCManager產(chǎn)生,而一個HC是存儲在HCManager的HBASE_INSTANCES的MAP類型里,也就是說同一個Client+Conf是共享HC的,這樣有個好處就是首先共享了 ZK連接,其實就是在split/merge時只對一個HC進行metadata refresh就OK了.

缺點就是這些連接會一直保持到客戶端進程退出,會導致ZK連接超maxClientCnxns異常.

4.Coprocessor:

類似對比MySQL的trigger和procedure.稍候再詳細介紹

5.Counter

這個計數(shù)器非常好用,不過用HBase做計數(shù)compared to redis是不是略重了:P

6.RowLock

這個應該是被禁用掉的東西,RS殺手啊...可以把rpc handler hold住lease.period...

7.管理API:

Split/Compact運維利器:)


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