hbase regionserver

时间: 2023-05-01 17:04:41 浏览: 133

hbase性能调优

hbase.regionserver.handler.count：该设置决定了处理RPC的线程数量，默认值是10，通常可以调大，比如：150，当请求内容很大（上MB，比如大的put、使用缓存的scans）的时候，如果该值设置过大则会占用过多的内存，导致频繁的GC，或者出现OutOfMemory，因此该值不是越大越好 ### HBase性能调优策略详解 #### 一、服务端参数配置优化针对HBase的服务端性能调优，可以通过合理调整一系列关键参数来提升系统的稳定性和效率。下面将详细介绍几个核心参数及其调优方法。 ##### 1. `hbase.regionserver.handler.count` - **含义**：该参数决定了RegionServer用于处理RPC请求的线程池中的线程数量。 - **默认值**：10。 - **推荐值**：根据实际情况调整，例如150。 - **应用场景**： - 当单个RPC请求的数据量较大（如几MB甚至更大），若该值设置得过高，则可能导致内存占用增加，进而引起频繁的垃圾回收(GC)或Out of Memory(内存溢出)错误。 - 因此，该值并非越大越好，需根据实际工作负载情况来确定最佳数值。 ##### 2. `hbase.hregion.max.filesize` - **含义**：定义了每个Region的最大文件大小。 - **默认值**：10GB（0.94.12版本）。 - **推荐值**：根据集群总体数据量及业务需求调整。 - **应用场景**： - 如果总体数据量较小，单个Region设置得过大可能不利于并行处理； - 若集群需支持的总数据量较大，单个Region设置得过小又会导致Region数目过多，增加管理开销。 - 在特定情况下，可以考虑增大该值，并在建表时规划好Region的数量和RowKey的设计，预先创建Region，确保在一定时间段内每个Region的数据量保持在合理范围内。 ##### 3. `hbase.hregion.majorcompaction` - **含义**：配置Major Compaction的执行频率。 - **默认值**：1天。 - **推荐值**：可根据实际情况禁用自动Major Compaction，改为手动执行或编写脚本来定期执行。 - **应用场景**： - Minor Compaction仅将相邻的小文件合并，但不会清理标记为删除的数据和过期的数据； - Major Compaction会清理这些数据，并将所有数据重写到一个新的文件中，因此会对系统造成较大的性能消耗。 - 可以通过禁用自动Major Compaction来减轻对系统的影响，而采用定期手动执行的方式。 ##### 4. `hbase.hstore.compactionThreshold` - **含义**：定义了触发Compaction的阈值，即HStore中StoreFile的数量。 - **默认值**：3。 - **推荐值**：根据实际情况调整，如设置为6。 - **应用场景**： - 当StoreFile数量达到或超过该阈值时，将触发Minor Compaction。 - 调整该值可以控制Compaction的频率，以适应不同的数据写入模式。 ##### 5. `hbase.hstore.blockingStoreFiles` - **含义**：定义了StoreFile数量达到多少时将阻止新的写入操作。 - **默认值**：7。 - **推荐值**：根据实际情况调整，如设置为100。 - **应用场景**： - 当StoreFile数量超过该值时，新数据将先进行Split或Compaction，以避免MemStore因等待Flush而导致写入操作被阻塞。 ##### 6. `hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit` 和 `hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit` - **含义**：分别定义了RegionServer所有MemStore占用内存的比例上限和下限。 - **默认值**：分别为0.4和0.35。 - **推荐值**：根据读写负载的不同进行调整。 - 偏向写入的应用场景：可将`upperLimit`设为0.45，`lowerLimit`保持0.35。 - 偏向读取的应用场景：可将`upperLimit`设为0.35，`lowerLimit`相应下调至0.3或更低。 - **应用场景**： - 这两个参数用于控制MemStore的内存使用，确保不会因为内存不足而发生问题。 ##### 7. `file.block.cache.size` - **含义**：定义了BlockCache的大小。 - **默认值**：0.25。 - **推荐值**：根据业务特点调整。 - **应用场景**： - 对于读取密集型的应用，可以适当增大该值，但需结合其他内存使用情况进行整体考虑。通过上述参数的合理配置，可以在一定程度上提升HBase集群的整体性能表现。需要注意的是，最佳配置方案应基于实际的工作负载和业务需求进行细致调整。

HBase RegionServer是一个Hadoop生态系统中的分布式数据存储系统的组成部分。它管理着一组HBase表的一个分区集合，是数据存储和访问的关键角色之一。HBase RegionServer负责处理客户端请求，处理读写操作并管理数据的存储和检索。

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