HBase调优
6.1 通用优化
NameNode的元数据备份使用SSD
定时备份NameNode上的元数据
每小时或者每天备份,如果数据极其重要,可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。
为NameNode指定多个元数据目录
- 使用dfs.name.dir或者dfs.namenode.name.dir指定。一个指定本地磁盘,一个指定网络磁盘。这样可以提供元数据的冗余和健壮性,以免发生故障。
- 设置dfs.namenode.name.dir.restore为true,允许尝试恢复之前失败的dfs.namenode.name.dir目录,在创建checkpoint时做此尝试,如果设置了多个磁盘,建议允许。
NameNode节点配置为RAID1(镜像盘)结构
补充:什么是Raid0、Raid0+1、Raid1、Raid5
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Standalone
最普遍的单磁盘储存方式。 -
Cluster
集群储存是通过将数据分布到集群中各节点的存储方式,提供单一的使用接口与界面,使用户可以方便地对所有数据进行统一使用与管理。 -
Hot swap
用户可以再不关闭系统,不切断电源的情况下取出和更换硬盘,提高系统的恢复能力、拓展性和灵活性。 -
Raid0
Raid0是所有raid中存储性能最强的阵列形式。其工作原理就是在多个磁盘上分散存取连续的数据,这样,当需要存取数据是多个磁盘可以并排执行,每个磁盘执行属于它自己的那部分数据请求,显著提高磁盘整体存取性能。但是不具备容错能力,适用于低成本、低可靠性的台式系统。 -
Raid1
又称镜像盘,把一个磁盘的数据镜像到另一个磁盘上,采用镜像容错来提高可靠性,具有raid中最高的数据冗余能力。存数据时会将数据同时写入镜像盘内,读取数据则只从工作盘读出。发生故障时,系统将从镜像盘读取数据,然后再恢复工作盘正确数据。这种阵列方式可靠性极高,但是其容量会减去一半。广泛用于数据要求极严的应用场合,如商业金融、档案管理等领域。只允许一颗硬盘出故障。 -
Raid0+1
将Raid0和Raid1技术结合在一起,兼顾两者的优势。在数据得到保障的同时,还能提供较强的存储性能。不过至少要求4个或以上的硬盘,但也只允许一个磁盘出错。是一种三高技术。 -
Raid5
Raid5可以看成是Raid0+1的低成本方案。采用循环偶校验独立存取的阵列方式。将数据和相对应的奇偶校验信息分布存储到组成RAID5的各个磁盘上。当其中一个磁盘数据发生损坏后,利用剩下的磁盘和相应的奇偶校验信息 重新恢复/生成丢失的数据而不影响数据的可用性。至少需要3个或以上的硬盘。适用于大数据量的操作。成本稍高、储存性强、可靠性强的阵列方式。
RAID还有其他方式,请自行查阅。
保持NameNode日志目录有足够的空间,有助于帮助发现问题
Hadoop是IO密集型框架,所以尽量提升存储的速度和吞吐量
6.2 Linux优化
开启文件系统的预读缓存可以提高读取速度
$ sudo blockdev --setra 32768 /dev/sda
(尖叫提示:ra是readahead的缩写)
最大限度使用物理内存
$ sudo sysctl -w vm.swappiness=0
swappiness,Linux内核参数,控制换出运行时内存的相对权重
swappiness参数值可设置范围在0到100之间,低参数值会让内核尽量少用交换,更高参数值会使内核更多的去使用交换空间
默认值为60(当剩余物理内存低于40%(40=100-60)时,开始使用交换空间)
对于大多数操作系统,设置为100可能会影响整体性能,而设置为更低值(甚至为0)则可能减少响应延迟
调整ulimit上限,默认值为比较小的数字
$ ulimit -n 查看允许最大进程数
$ ulimit -u 查看允许打开最大文件数
修改:
$ sudo vi /etc/security/limits.conf 修改打开文件数限制
末尾添加:
* soft nofile 1024000
* hard nofile 1024000
Hive - nofile 1024000
hive - nproc 1024000
$ sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 修改用户打开进程数限制
修改为:
#* soft nproc 4096
#root soft nproc unlimited
* soft nproc 40960
root soft nproc unlimited
开启集群的时间同步NTP
更新系统补丁
更新补丁前,请先测试新版本补丁对集群节点的兼容性
6.3 HDFS优化(hdfs-site.xml)
保证RPC调用会有较多的线程数
属性:dfs.namenode.handler.count
解释:该属性是NameNode服务默认线程数,的默认值是10,根据机器的可用内存可以调整为50~100
属性:dfs.datanode.handler.count
解释:该属性默认值为10,是DataNode的处理线程数,如果HDFS客户端程序读写请求比较多,可以调高到1520,设置的值越大,内存消耗越多,不要调整的过高,一般业务中,510即可。
副本数的调整
属性:dfs.replication
解释:如果数据量巨大,且不是非常之重要,可以调整为23,如果数据非常之重要,可以调整为35。
文件块大小的调整
属性:dfs.blocksize
解释:块大小定义,该属性应该根据存储的大量的单个文件大小来设置,如果大量的单个文件都小于100M,建议设置成64M块大小,对于大于100M或者达到GB的这种情况,建议设置成256M,一般设置范围波动在64M~256M之间。
6.4 HBase优化
优化DataNode允许的最大文件打开数
属性:dfs.datanode.max.transfer.threads
文件:hdfs-site.xml
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
优化延迟高的数据操作的等待时间
属性:dfs.image.transfer.timeout
文件:hdfs-site.xml
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。
优化数据的写入效率
属性:
mapreduce.map.output.compress
mapreduce.map.output.compress.codec
文件:mapred-site.xml
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
优化DataNode存储
属性:dfs.datanode.failed.volumes.tolerated
文件:hdfs-site.xml
解释:默认为0,意思是当DataNode中有一个磁盘出现故障,则会认为该DataNode shutdown了。如果修改为1,则一个磁盘出现故障时,数据会被复制到其他正常的DataNode上。
设置RPC监听数量
属性:hbase.regionserver.handler.count
文件:hbase-site.xml
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。
优化HStore文件大小
属性:hbase.hregion.max.filesize
文件:hbase-site.xml
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。
优化hbase客户端缓存
属性:hbase.client.write.buffer
文件:hbase-site.xml
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。
指定scan.next扫描HBase所获取的行数
属性:hbase.client.scanner.caching
文件:hbase-site.xml
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。
6.5 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。
JVM优化
涉及文件:hbase-env.sh
并行GC
参数:-XX:+UseParallelGC
解释:开启并行GC
同时处理垃圾回收的线程数
参数:-XX:ParallelGCThreads=cpu_core – 1
解释:该属性设置了同时处理垃圾回收的线程数。
禁用手动GC
参数:-XX:DisableExplicitGC
解释:防止开发人员手动调用GC
6.6 Zookeeper优化
优化Zookeeper会话超时时间
参数:zookeeper.session.timeout
文件:hbase-site.xml
解释:In hbase-site.xml, set zookeeper.session.timeout to 30 seconds or less to bound failure detection (20-30 seconds is a good start).该值会直接关系到master发现服务器宕机的最大周期,默认值为30秒,如果该值过小,会在HBase在写入大量数据发生而GC时,导致RegionServer短暂的不可用,从而没有向ZK发送心跳包,最终导致认为从节点shutdown。一般20台左右的集群需要配置5台zookeeper。
7. 常见问题处理
7.1 Could not locate Hadoop executable: xxxx\bin\winutils.exe
1.配置以下环境变量
HADOOP_HOME=<your local hadoop-ver folder>
在PATH环境变量中添加:%HADOOP_HOME%\bin
2.将资料中的winutils-master\hadoop-3.2.1\bin中的所有内容复制到HADOOP_HOME\bin目录中
3.重启IDEA,重新运行MapReduce程序
参考:https://github.com/cdarlint/winutils