HBase的预分区设计（很实用的一篇文章）

 

如果知道hbase数据表的key的分布情况，就可以在建表的时候对hbase进行region的预分区。这样做的好处是防止大数据量插入的热点问题，提高数据插入的效率。

背景：HBase默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断  增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。在此过程中，会产生两个问题：1.数据往一个region上写,会有写热点问题。2.region split会消耗宝贵的集群I/O资源。基于此我们可以控制在建表的时候，创建多个空region，并确定每个region的起始和终止rowky，这样只要我们的rowkey设计能均匀的命中各个region，就不会存在写热点问题。自然split的几率也会大大降低。当然随着数据量的不断增长，该split的还是要进行split。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区，下面给出一种预分区的实现方式:

首先看没有进行预分区的表，startkey和endkey为空。

要进行预分区，首先要明确rowkey的取值范围或构成逻辑，以我的rowkey组成为例:两位随机数+时间戳+客户号，两位随机数的范围从00-99，于是我划分了10个region来存储数据,每个region对应的rowkey范围如下：

-10|,10|-20|,20|-30|,30|-40|,40|-50|,50|-60|,60|-70|,70|-80|,80|-90|,90|-

一、HBase API创建分区表

在使用HBase API建表的时候，需要产生splitkeys二维数组,这个数组存储的rowkey的边界值。下面是java 代码实现:

1. private byte[][] getSplitKeys() {

2. String[] keys = new String[] { "10|", "20|", "30|", "40|", "50|",

3. "60|", "70|", "80|", "90|" };

4. byte[][] splitKeys = new byte[keys.length][];

5. TreeSet<byte[]> rows = new TreeSet<byte[]>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);//升序排序

6. for (int i = 0; i < keys.length; i++) {

7. rows.add(Bytes.toBytes(keys[i]));

8. }

9. Iterator<byte[]> rowKeyIter = rows.iterator();

10. int i=0;

11. while (rowKeyIter.hasNext()) {

12. byte[] tempRow = rowKeyIter.next();

13. rowKeyIter.remove();

14. splitKeys[i] = tempRow;

15. i++;

16. }

17. return splitKeys;

18. }

为什么后面会跟着一个"|"，是因为在ASCII码中，"|"的值是124，大于所有的数字和字母等符号，当然也可以用“~”（ASCII-126）。分隔文件的第一行为第一个region的stopkey，每行依次类推，最后一行不仅是倒数第二个region的stopkey，同时也是最后一个region的startkey。也就是说分区文件中填的都是key取值范围的分隔点。
需要注意的是，在上面的代码中用treeset对rowkey进行排序，必须要对rowkey排序，否则在调用admin.createTable(tableDescriptor,splitKeys)的时候会出错。创建表的代码如下:

1. /**

2. * 创建预分区hbase表

3. * @param tableName 表名

4. * @param columnFamily 列簇

5. * @return

6. */

7. @SuppressWarnings("resource")

8. public boolean createTableBySplitKeys(String tableName, List columnFamily) {

9. try {

10. if (StringUtils.isBlank(tableName) || columnFamily == null

11. || columnFamily.size() < 0) {

12. log.error("===Parameters tableName|columnFamily should not be null,Please check!===");

13. }

14. HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);

15. if (admin.tableExists(tableName)) {

16. return true;

17. } else {

18. HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(

19. TableName.valueOf(tableName));

20. for (String cf : columnFamily) {

21. tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(cf));

22. }

23. byte[][] splitKeys = getSplitKeys();

24. admin.createTable(tableDescriptor,splitKeys);//指定splitkeys

25. log.info("===Create Table " + tableName

26. + " Success!columnFamily:" + columnFamily.toString()

27. + "===");

28. }

29. } catch (MasterNotRunningException e) {

30. // TODO Auto-generated catch block

31. log.error(e);

32. return false;

33. } catch (ZooKeeperConnectionException e) {

34. // TODO Auto-generated catch block

35. log.error(e);

36. return false;

37. } catch (IOException e) {

38. // TODO Auto-generated catch block

39. log.error(e);

40. return false;

41. }

42. return true;

43. }

在hbase shell中输入命令san 'hbase:meta'查看建表结果:

从上图可看出10个region均匀的分布在了3台regionserver上(集群就3台机器regionserver)，达到预期效果。还可以在hbase的web UI界面中更加直观的查看建表的预分区信息。

再看看写数据是否均匀的命中各个region，是否能够做到对写请求的负载均衡：

1. public class TestHBasePartition {

2. public static void main(String[] args) throws Exception{

3. HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);

4. HTable table = new HTable(conf, "testhbase");

5. table.put(batchPut());

6. }

7.  

8. private static String getRandomNumber(){

9. String ranStr = Math.random()+"";

10. int pointIndex = ranStr.indexOf(".");

11. return ranStr.substring(pointIndex+1, pointIndex+3);

12. }

13.  

14. private static List batchPut(){

15. List list = new ArrayList();

16. for(int i=1;i<=10000;i++){

17. byte[] rowkey = Bytes.toBytes(getRandomNumber()+"-"+System.currentTimeMillis()+"-"+i);

18. Put put = new Put(rowkey);

19. put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("zs"+i));

20. list.add(put);

21. }

22. return list;

23. }

24. }

写了1万条数据，从Write Request Count一栏可以查看写请求是否均匀的分布到3台机器上，实测我的达到目标，完成。

二、在HBase shell中创建分区表，指定分区文件

在hbase shell中直接输入create，会看到如下的提示：

 

1. Examples:

2.  

3. Create a table with namespace=ns1 and table qualifier=t1

4. hbase> create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

5.  

6. Create a table with namespace=default and table qualifier=t1

7. hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}

8. hbase> # The above in shorthand would be the following:

9. hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'

10. hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}

11. hbase> create 't1', {NAME => 'f1', CONFIGURATION => {'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '10'}}

12.  

13. Table configuration options can be put at the end.

14. Examples:

15.  

16. hbase> create 'ns1:t1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

17. hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

18. hbase> create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => 'splits.txt', OWNER => 'johndoe'

19. hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}, METADATA => { 'mykey' => 'myvalue' }

20. hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using

21. hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname)

22. hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

23. hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit', CONFIGURATION => {'hbase.hregion.scan.loadColumnFamiliesOnDemand' => 'true'}}

24. hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'if1', LOCAL_INDEX=>'COMBINE_INDEX|INDEXED=f1:q1:8|rowKey:rowKey:10,UPDATE=true'}

可以通过指定SPLITS_FILE的值指定分区文件,如果分区信息比较少，也可以直接用SPLITS分区。我们可以通过如下命令建一个分区表，指定第一步中生成的分区文件：

create 'split_table_test', 'cf', {SPLITS_FILE => 'region_split_info.txt'}

假如我还想对hbase表做一个SNAPPY压缩，应该怎么写呢？

create 'split_table_test',{NAME =>'cf', COMPRESSION => 'SNAPPY'}, {SPLITS_FILE => 'region_split_info.txt'}

这里注意，一定要将分区的参数指定单独用一个大括号扩起来，因为分区是针对全表，而不是针对某一个column family。

下面，我们登陆一下master的web页面，查看一下hbase的表信息，找到刚刚新建的预分区表，进入查看region信息：

我们看到第一个region是没有startkey的，最后一个region是没有stopkey的。