hbase使用、运维、改进(不断更新)

    刚刚看了google jeff dean 在新的一年里发表的演讲，讲到各种系统配合使用完成海量数据处理任务。深有感触：http://t.cn/zYE89gn 。2013年，依然会专注hbase研究，并以此为基础扩展，对hbase衍生的一些特性和产品进行深入研究，例如replication、phoenix。从传统的离线计算（hadoop、hive），到实时流式计算系统（storm、s4），创新应用性接口（Impala、phoenix），这些hbase的上下游系统、接口扩展等都要进行全面的了解。

       以hbase为基础，让各个面向不同使用场景的系统配合起来共同工作，打造大数据处理体系架构。需要学习的东西很多，2013年，加油！

      

       1、hbase的client端hostname错误导致“Thu Mar 07 13:21:11 CST 2013, org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallable@79ee2c2c, java.net.UnknownHostException”

 理论上说，hbase的client端会去连接hbase cluster，通过集群返回查询结果，自身的hostname不会影响查询。直到遇到这个异常，通过代码发现client在做scan时会调用一个函数

/**
   * compare the local machine hostname with region server's hostname
   * to decide if hbase client connects to a remote region server
   * @throws UnknownHostException.
   */
  private void checkIfRegionServerIsRemote() throws UnknownHostException {
    String myAddress = DNS.getDefaultHost("default", "default");
    if (this.location.getHostname().equalsIgnoreCase(myAddress)) {
      isRegionServerRemote = false;
    } else {
      isRegionServerRemote = true;
    }
  }

该函数检查连接的region是否就是本地。所以client端去尝试本机的host时会报UnknownHostException异常

       2、hbase的coprocessor中传递自定义类报不支持错误。在coprocessor中传递的对象，需要传递，所以需要序列化和反序列化

      在ExecResult中，序列化和反序列化都依赖一个类HbaseObjectWritable，而这个类中需要声明的有以下3个参数

      Class<?>declaredClass

      Object instance

      Configuration

       同时，HbaseObjectWritable还规定了能够被识别的对象code，没有注册code的也依然会报错。

static {
    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    // WARNING: Please do not insert, remove or swap any line in this static  //
    // block.  Doing so would change or shift all the codes used to serialize //
    // objects, which makes backwards compatibility very hard for clients.    //
    // New codes should always be added at the end. Code removal is           //
    // discouraged because code is a short now.                               //
    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    int code = NOT_ENCODED + 1;
    // Primitive types.
    addToMap(Boolean.TYPE, code++);
    addToMap(Byte.TYPE, code++);
    addToMap(Character.TYPE, code++);
    addToMap(Short.TYPE, code++);
    addToMap(Integer.TYPE, code++);
    addToMap(Long.TYPE, code++);
    addToMap(Float.TYPE, code++);
    addToMap(Double.TYPE, code++);
    addToMap(Void.TYPE, code++);

    // Other java types
    addToMap(String.class, code++);
    addToMap(byte [].class, code++);
    addToMap(byte [][].class, code++);

    // Hadoop types
    addToMap(Text.class, code++);
    addToMap(Writable.class, code++);
    addToMap(Writable [].class, code++);
    addToMap(HbaseMapWritable.class, code++);
    addToMap(NullInstance.class, code++);

    // Hbase types
    addToMap(HColumnDescriptor.class, code++);
    addToMap(HConstants.Modify.class, code++);

    // We used to have a class named HMsg but its been removed.  Rather than
    // just axe it, use following random Integer class -- we just chose any
    // class from java.lang -- instead just so codes that follow stay
    // in same relative place.
    addToMap(Integer.class, code++);
    addToMap(Integer[].class, code++);

    addToMap(HRegion.class, code++);
    addToMap(HRegion[].class, code++);
    addToMap(HRegionInfo.class, code++);
    addToMap(HRegionInfo[].class, code++);
    addToMap(HServerAddress.class, code++);
    addToMap(HServerInfo.class, code++);
    addToMap(HTableDescriptor.class, code++);
    addToMap(MapWritable.class, code++);

    //
    // HBASE-880
    //
    addToMap(ClusterStatus.class, code++);
    addToMap(Delete.class, code++);
    addToMap(Get.class, code++);
    addToMap(KeyValue.class, code++);
    addToMap(KeyValue[].class, code++);
    addToMap(Put.class, code++);
    addToMap(Put[].class, code++);
    addToMap(Result.class, code++);
    addToMap(Result[].class, code++);
    addToMap(Scan.class, code++);

    addToMap(WhileMatchFilter.class, code++);
    addToMap(PrefixFilter.class, code++);
    addToMap(PageFilter.class, code++);
    addToMap(InclusiveStopFilter.class, code++);
    addToMap(ColumnCountGetFilter.class, code++);
    addToMap(SingleColumnValueFilter.class, code++);
    addToMap(SingleColumnValueExcludeFilter.class, code++);
    addToMap(BinaryComparator.class, code++);
    addToMap(BitComparator.class, code++);
    addToMap(CompareFilter.class, code++);
    addToMap(RowFilter.class, code++);
    addToMap(ValueFilter.class, code++);
    addToMap(QualifierFilter.class, code++);
    addToMap(SkipFilter.class, code++);
    addToMap(WritableByteArrayComparable.class, code++);
    addToMap(FirstKeyOnlyFilter.class, code++);
    addToMap(DependentColumnFilter.class, code++);

    addToMap(Delete [].class, code++);

    addToMap(HLog.Entry.class, code++);
    addToMap(HLog.Entry[].class, code++);
    addToMap(HLogKey.class, code++);

    addToMap(List.class, code++);

    addToMap(NavigableSet.class, code++);
    addToMap(ColumnPrefixFilter.class, code++);

    // Multi
    addToMap(Row.class, code++);
    addToMap(Action.class, code++);
    addToMap(MultiAction.class, code++);
    addToMap(MultiResponse.class, code++);

    // coprocessor execution
    addToMap(Exec.class, code++);
    addToMap(Increment.class, code++);

    addToMap(KeyOnlyFilter.class, code++);

    // serializable
    addToMap(Serializable.class, code++);

    addToMap(RandomRowFilter.class, code++);

    addToMap(CompareOp.class, code++);

    addToMap(ColumnRangeFilter.class, code++);

    addToMap(HServerLoad.class, code++);

    addToMap(RegionOpeningState.class, code++);

    addToMap(HTableDescriptor[].class, code++);

    addToMap(Append.class, code++);

    addToMap(RowMutations.class, code++);

    addToMap(Message.class, code++);

    //java.lang.reflect.Array is a placeholder for arrays not defined above
    GENERIC_ARRAY_CODE = code++;
    addToMap(Array.class, GENERIC_ARRAY_CODE);

    // make sure that this is the last statement in this static block
    NEXT_CLASS_CODE = code;
  }

那么上面代码中涉及的类，默认就能够在coprocessor中传递了，这也是我们在使用coprocessor传递普通类型对象时无需干预的原因。但是一旦需要传递自定义的对象，就需要了解coprocessor的对象传递机制。HbaseObjectWritable对每类对象都进行了编码，code。所以如果自定义对象需要在coprocessor中传递，需要能够属于HbaseObjectWritable已编码类型的对象，或者修改HbaseObjectWritable。这里推荐采用前一种，只需要在自定义的类中implements Serializable接口即可。

      3、hbase常用运维命令      

一，基本命令：

    建表：create 'testtable','coulmn1','coulmn2'

     也可以建表时加coulmn的属性如：create 'testtable',{NAME => 'coulmn1', BLOOMFILTER => 'NONE', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '10', COMPRESSION => 'LZO', TTL => '30000', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'}, {NAME => 'coulmn', BLOOMFILTER => 'NONE', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '30', COMPRESSION => 'LZO', TTL => '30000', IN_MEMORY => 'true'}  (其中的属性有versions：设置历史版本数，TTL：过期时间，COMPRESSION：压缩方式，当配置lzo的情况)

    删除表：drop 'testtable'   （删除表之前先要禁用表，命令disable 'testtable'）

    启用和禁用表： enable 'testtable' 和disable 'testtable'

    其它的基本命令：describe 'testtable'（查看表结构），alert 修改表结构，list 列出所有表。

二，日常维护的命令

    1，major_compact 'testtable'，通常生产环境会关闭自动major_compact(配置文件中hbase.hregion.majorcompaction设 为0)，选择一个晚上用户少的时间窗口手工major_compact，如果hbase更新不是太频繁，可以一个星期对所有表做一次 major_compact，这个可以在做完一次major_compact后，观看所有的storefile数量，如果storefile数量增加到 major_compact后的storefile的近二倍时，可以对所有表做一次major_compact，时间比较长，操作尽量避免高锋期。

    2，flush 'testtable'，将所有memstore刷新到hdfs，通常如果发现regionserver的内存使用过大，造成该机的 regionserver很多线程block，可以执行一下flush操作，这个操作会造成hbase的storefile数量剧增，应尽量避免这个操 作，还有一种情况，在hbase进行迁移的时候，如果选择拷贝文件方式，可以先停写入，然后flush所有表，拷贝文件。

    3，balance_switch true或者balance_switch flase，配置master是否执行平衡各个regionserver的region数量，当我们需要维护或者重启一个regionserver时，会 关闭balancer，这样就使得region在regionserver上的分布不均，这个时候需要手工的开启balance。

三，重启一个regionserver

    bin/graceful_stop.sh --restart --reload --debug nodename

    这个操作是平滑的重启regionserver进程，对服务不会有影响，他会先将需要重启的regionserver上面的所有 region迁移到其它的服务器，然后重启，最后又会将之前的region迁移回来，但我们修改一个配置时，可以用这种方式重启每一台机子，这个命令会关 闭balancer，所以最后我们要在hbase shell里面执行一下balance_switch true，对于hbase regionserver重启，不要直接kill进程，这样会造成在zookeeper.session.timeout这个时间长的中断，也不要通过 bin/hbase-daemon.sh stop regionserver去重启，如果运气不太好，-ROOT-或者.META.表在上面的话，所有的请求会全部失败。

四，关闭下线一台regionserver

    bin/graceful_stop.sh  nodename

    和上面一样，系统会在关闭之前迁移所有region，然后stop进程，同样最后我们要手工balance_switch true，开启master的region均衡。

五，检查region是否正常以及修复

    bin/hbase hbck  (检查)

    bin/hbase hbck -fix  （修复）

    会返回所有的region是否正常挂载，如没有正常挂载可以使用下一条命令修复，如果还是不能修复，那需要看日志为什么失败，手工处理。

六，hbase的迁移

    1，copytable方式

    bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --peer.adr=zookeeper1,zookeeper2,zookeeper3:/hbase 'testtable'

    目前0.92之前的版本的不支持多版本的复制，0.94已经支持多个版本的复制。当然这个操作需要添加hbase目录里的conf/mapred-site.xml，可以复制hadoop的过来。

    2，Export/Import

    bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export testtable /user/testtable [versions] [starttime] [stoptime]

    bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import testtable  /user/testtable

    跨版本的迁移，我觉得是一个不错的选择，而且copytable不支持多版本，而export支持多版本，比copytable更实用一些。

    3，直接拷贝hdfs对应的文件

    首先拷贝hdfs文件，如bin/hadoop distcp hdfs://srcnamenode:9000/hbase/testtable/ hdfs://distnamenode:9000/hbase/testtable/

    然后在目的hbase上执行bin/hbase org.jruby.Main bin/add_table.rb /hbase/testtable

    生成meta信息后，重启hbase

    这个操作是简单的方式，操作之前可以关闭hbase的写入，执行flush所有表（上面有介绍）,再distcp拷贝，如果hadoop版本不一致，可以用hftp接口的方式，我推荐使用这种方式，成本低。

    先总结这么多，有空我再详细写一下region坏时怎么修复。