大规模导出线上HBsase数据出现的问题总结

场景再现：

公司使用HBase作为底层存储方案，但随着业务的发展，数据量越来越大，理论上来说只要一直加机器就不存在任何问题，但这显然是不可能的。我们提出的解决方案是将一年以上的数据作为冷数据从HBase中导出来进行压缩后存到HDFS中，如果业务方要分析这部分的数据可以再关联hive表用sparkSQL做数据挖掘等。在删数据前必须要把HBase中的数据导出到HDFS中。

解决过程：

  因为我们一直使用sqoop作为数据导入导出的工具，它原生不支持HBase数据导入导出，于是在其基础上做了二次开发，其实就是mapreduce程序，但只需要map部分。

      其中比较核心的部分是如何选用HBase过滤器,开始时想的比较简单，因为想把历史数据导出来，自然的想到用timeRange过滤指定天数的数据。于是其中scan的代码如：

scan.setTimeRange(startTime, endTime);

      用过的童鞋会发现导出来的数据会少一些字段，这是因为timestamp是列的属性，我们业务中一行中每个列的写入时间不同，所以用这种方式导出来的会少数据。更重要的是这种方式是扫描每一个列的时间戳，所以效率是所有方式中最低的。同时storm会实时的消费硬件上传到kafka的数据将计算结果写入到HBase的表中提供给业务实时查询，timeRange方式会将整个HBase集群的IO占满，导致数据写不进HBase，为此接到不少业务方投诉。

实践发现timeRange并不可行，玩过HBase的肯定都会想到用filter，这种与rowkey的设计有关，我们的rowkey前面是设备唯一标识，后面部分是时间戳。所以最先想到的是rowfilter，它只会扫rowkey，所以效率会高很多。比较器用RegexStringComparator和SubStringComparator，两种比较器都只能和EQUAL和NOT_EQUAL运算符搭配使用。调试完毕，这次学乖了，晚上在线上测试，并实时观察对线上业务的影响。开始运行一会后就报了rpc time out的异常，查资料发现是rpc连接超时，它默认是60s，我调到5分钟。程序可以运行了，数据也在导，但非常慢，也影响HBase数据的写入，kafka队列中的数据在不断积压。查HBase官方文档是这么说的：基于字符串的比较器，如RegexStringComparator和SubStringComparator，很消耗资源，因为每次比较时它们都需要将给定的值转化为string，截取字符串和正则式的处理也需要花费额外时间。但按我的理解求正则和截取字符串在regionserver上运行的话，应该只消耗CPU资源，不应该这么慢，但最后也没找到原因。

继续看HBase文档，发现FuzzyRowFilter是按照模糊匹配过滤数据的，符合现在的需求，测试后果然效率提高了很多，而且以其它业务的影响很小（不是没有，这也说明HBase在资源隔离上做的不好），代码如下：

List> pairList = new ArrayList<>();

Pair p = new Pair<>(Bytes.toBytes(str.toString()),b);

pairList.add(p);

Filter filter = new FuzzyRowFilter(pairList);

scan.setFilter(filter);

     其中参数可以查阅文档，按业务需求变化。其中FuzzyRowFilter的参数是List，所以可以传入多个匹配规则，我们的另一张表就是这样导出的，因为它的rowkey不定长，有兴趣的同学可以试试。