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HBASE的优化、hadoop通用优化，Linux优化，zookeeper优化，基础优化
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HBase 的优化
3.1、高可用
在 HBase 中
Hmaster
负责监控 RegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，如果
Hmaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维
持太久。所以
HBase 支持对 Hmaster 的高可用配置
。
1) 关闭 HBase 集群（如果没有开启则跳过此步）
$ bin/
stop-hbase.sh
2) 在 conf 目录下创建 backup-masters 文件
$
touch conf/backup-masters
3) 在 backup-masters 文件中配置高可用 HMaster 节点
$
echo node1 > conf/backup-masters
4) 将整个 conf 目录 scp 到其他节点
$ scp -r conf/ node1:~/hadoop_home/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/
$ scp -r conf/ node2:~/hadoop/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/
5) 打开页面测试查看
0.98 版本之前：
http://master:60010
0.98 版本之后：
http://master:16010
3.2、Hadoop的通用性优化
1) NameNode 元数据备份使用 SSD
2) 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。
3) 为 NameNode 指定多个元数据目录
使用
dfs.name.dir
或者
dfs.namenode.name.dir
指定。这样可以提供元数据的冗余和健壮性，
以免发生故障。
4) NameNode 的 dir 自恢复
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。
5) HDFS 保证 RPC 调用会有较多的线程数
hdfs-site.xml
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 15~20
，设置的值越大，内存消耗越多，不要调整的过高，一般业务中，
5~10 即可。
6) HDFS 副本数的调整
hdfs-site.xml
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 2~3
，如果数据非常之重要，可以
调整为 3~5。
7) HDFS 文件块大小的调整
hdfs-site.xml
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。
8) MapReduce Job 任务服务线程数调整
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.jobtracker.handler.count
解释：该属性是 Job 任务线程数，
默认值是 10
，根据机器的可用内存可以调整为 50~100
9) Http 服务器工作线程数
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.tasktracker.http.threads
解释：定义 HTTP 服务器工作线程数，
默认值为 40
，对于大集群可以调整到 80~100
10) 文件排序合并优化
，如果调高该参数，可以明显
减少磁盘 IO，即减少文件读取的次数
。
11) 设置任务并发
mapred-site.xml
属性： mapreduce.map.speculative
解释：该属性可以设置任务是否可以并发执行，如
果任务
多而小，该属性设置为 true
可以 明显加快任务执行效率，但是对于延迟非常高的任务，
建议改为 false，这就类似于迅雷下
载。
12) MR 输出数据的压缩
mapred-site.xml
属性： mapreduce.map.output.compress、mapreduce.output.fileoutputformat.compress 解释：对
于大集群而言，建议设置 Map-Reduce 的输出为压缩的数据，而对于小集群，则不
需要。
13) 优化 Mapper 和 Reducer 的个数
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum
mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum
解释：以上两个属性分别为一个单独的 Job 任务可以同时运行的 Map 和 Reduce 的数量。
设置上面两个参数时，需要
考虑 CPU 核数、磁盘和内存容量
。假设一个 8 核的 CPU，业务
内容非常消耗 CPU，那么可以设置 map 数量为 4，如果该业务不是特别消耗 CPU 类型的，
那么可以设置 map 数量为 40，reduce 数量为 20。这些参数的值修改完成之后，一定要观察
是否有较长等待的任务，如果有的话，可以减少数量以加快任务执行，如果设置一个很大的
值，会引起大量的上下文切换，以及内存与磁盘之间的数据交换，这里没有标准的配置数值，
需要根据业务和硬件配置以及经验来做出选择。
在同一时刻，不要同时运行太多的 MapReduce，这样会消耗过多的内存，任务会执行的非
常缓慢，我们需要根据 CPU 核数，内存容量设置一个 MR 任务并发的最大值，使固定数据
量的任务完全加载到内存中，避免频繁的内存和磁盘数据交换，从而降低磁盘 IO，提高性
能。
大概估算公式：
map = 2 + ⅔cpu_core
reduce = 2 + ⅓cpu_core
3.3、Linux 优化
1) 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
2) 关闭进程睡眠池
即不允许后台进程进入睡眠状态，如果进程空闲，则直接 kill 掉释放资
源
$
sudo sysctl -w vm.swappiness=0
3) 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
优化修改：
$ sudo
vi /etc/security/limits.con
f 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
4) 开启集群的时间同步 NTP
集群中某台机器同步网络时间服务器的时间，集群中其他机器则同步这台机器的时间。
5) 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。
3.4、Zookeeper 优化
1) 优化 Zookeeper 会话超时时间
hbase-site.xml
参数：
zookeeper.session.timeout
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。
3.5、HBase优化
3.5.1、预分区
每一个 region维护着 startRow与 endRowKey，如果加入的数据符合某个 region维护的 rowKey
范围，则该数据交给这个 region 维护。那么依照这个原则，我们可以将数据索要投放的分
区提前大致的规划好，以提高 HBase 性能。
1) 手动设定预分区
hbase> create 'staff','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']
2) 生成 16 进制序列预分区
create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
3) 按照文件中设置的规则预分区
创建 splits.txt 文件内容如下：
aaaa
bbbb
cccc
dddd
然后执行：
create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => 'splits.txt'
4) 使用 JavaAPI 创建预分区
//自定义算法，产生一系列 Hash 散列值存储在二维数组中
byte[][]
splitKeys
= 某个散列值函数
//创建 HBaseAdmin 实例
HBaseAdmin
hAdmin
= new HBaseAdmin(HBaseConfiguration.create());
//创建 HTableDescriptor 实例
HTableDescriptor
tableDesc
= new HTableDescriptor(tableName);
//通过 HTableDescriptor 实例和散列值二维数组创建带有预分区的 HBase 表
hAdmin.
createTable(tableDesc, splitKeys);
3.5.2、RowKey 设计
一条数据的唯一标识就是 rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于 rowkey 处于哪个
一个预分区的区间内，
设计 rowkey 的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的 region
中，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈 rowkey 常用的设计方案。
1) 生成随机数、hash、散列值
比如：
原本 rowKey 为 1001 的，SHA1 后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原本 rowKey 为 3001 的，SHA1 后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原本 rowKey 为 5001 的，SHA1 后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的 rowKey 来 Hash
后作为每个分区的临界值。
2) 字符串反转
20170524000001 转成 10000042507102
20170524000002 转成 20000042507102
这样也可以在一定程度上散列逐步 put 进来的数据。
3) 字符串拼接
20170524000001_a12e
20170524000001_93i7
3.5.3、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。
3.5.4、基础优化
1) 允许在 HDFS 的文件中追加内容
不是不允许追加内容么？没错，请看背景故事：
http://blog.cloudera.com/blog/2009/07/file-appends-in-hdfs/
hdfs-site.xml、hbase-site.xml
属性：
dfs.support.append
解释：开启 HDFS 追加同步，可以优秀的配合 HBase 的数据同步和持久化。
默认值为 true。
2) 优化 DataNode 允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml
属性：
dfs.datanode.max.transfer.threads
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
3) 优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml
属性：
dfs.image.transfer.timeout
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。
4) 优化数据的写入效率
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.map.output.compress
mapreduce.map.output.compress.codec
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 或者其他压缩方式。
lzo最快
5) 优化 DataNode 存储
属性：
dfs.datanode.failed.volumes.tolerated
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，当
前的 DataNode 继续工作。
6) 设置 RPC 监听数量
hbase-site.xml
属性：
hbase.regionserver.handler.count
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。
7) 优化 HStore 文件大小
hbase-site.xml
属性：
hbase.hregion.max.filesize
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。
8) 优化 hbase 客户端缓存
hbase-site.xml
属性：
hbase.client.write.buffer
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。
9) 指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数
hbase-site.xml
属性：
hbase.client.scanner.caching
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。
10) flush、compact、split 机制
当 MemStore 达到阈值，将 Memstore 中的数据 Flush 进 Storefile；compact 机制则是把 flush
出来的小文件合并成大的 Storefile 文件。split 则是当 Region 达到阈值，会把过大的 Region
一分为二。
涉及属性：即：
128M 就是 Memstore 的默认阈值
hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728
即：这个参数的作用是当单个 HRegion 内所有的 Memstore 大小总和超过指定值时，flush
该 HRegion 的所有 memstore。RegionServer 的 flush 是通过将请求添加一个队列，模拟
生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求
时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发 OOM。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38
即：当 MemStore 使用内存总量达到 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 指定
值时，将会有多个 MemStores flush 到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行
的，直到刷新到 MemStore 使用内存略小于 lowerLimit
