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本篇内容主要讲解“Hbase compact和split跟踪举例分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Hbase compact和split跟踪举例分析”吧!
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为了准确了解HBASE内部工作原理，我们需要做一些测试，在大量数据插入的情况下，HBASE内部到底有什么表现？ 比如插入速度， hstore compact，split等相关活动，了解了这些才能更好的维护HBASE系统本身。
此次测试会有几轮，所以测试到哪里就写到哪里，我随便找了一张大概120W来的表，我会写一个mapreduce任务，来读取这张表，再写入另外一个测试表: test2, 没有选择更大的表是因为毕竟整个拷贝是需要时间，通常20分钟-30分钟，太大的表，不太利于跟踪。 拷贝过程，HBASE会针对此表有相关的活动日志，依据日志，我们来看看HBASE到底在干什么。
测试开始, 下面是我的mapreduce任务进度，reduce开始的时间，实际就是写入HBASE的时间，那么从11:36开始，应该HBASE在插入
17/06/29 11:31:41 INFO mapreduce.Job: map 71% reduce 0%
17/06/29 11:32:07 INFO mapreduce.Job: map 81% reduce 0%
17/06/29 11:32:08 INFO mapreduce.Job: map 86% reduce 0%
17/06/29 11:32:19 INFO mapreduce.Job: map 86% reduce 29%
17/06/29 11:36:07 INFO mapreduce.Job: map 95% reduce 29%
17/06/29 11:36:11 INFO mapreduce.Job: map 96% reduce 29%
跟踪日志过程
1. 11:36分日志显示flush一个memstore,大小为129M， 这个和设置的参数值是一样的，hbase.hregion.memstore.flush.size=128M, flush之后，会生产一个hfile，实际文件大小为48.9M， 另外注意最后的compaction requested=false
2017-06-29 11:36:34,505 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion: Flushing 1/1 column families, memstore=129.14 MB
2017-06-29 11:36:36,157 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.DefaultStoreFlusher: Flushed, sequenceid=54, memsize=129.1 M, hasBloomFilter=true, into tmp file hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/.tmp/047e3c0dad4940788b97b203495c1536
2017-06-29 11:36:36,182 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore: Added hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/cf/047e3c0dad4940788b97b203495c1536, entries=644303, sequenceid=54, filesize=48.9 M
2017-06-29 11:36:36,185 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion: Finished memstore flush of ~129.14 MB/135411576, currentsize=36.78 MB/38569776 for region test2,,1498706810880.786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94. in 1681ms, sequenceid=54, compaction requested=false
2. 第二次刷新， 注意最后的compaction requested=false,
2017-06-29 11:36:41,766 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.DefaultStoreFlusher: Flushed, sequenceid=107, memsize=128.7 M, hasBloomFilter=true, into tmp file hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/.tmp/57d95a2f46454109b336161e9ae9bc14
2017-06-29 11:36:41,786 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore: Added hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/cf/57d95a2f46454109b336161e9ae9bc14, entries=636412, sequenceid=107, filesize=49.5 M
2017-06-29 11:36:41,788 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion: Finished memstore flush of ~128.74 MB/134994216, currentsize=26.27 MB/27549840 for region test2,,1498706810880.786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94. in 1318ms, sequenceid=107, compaction requested=false
3. 第三次刷新, 此时日志明确的表示，要进行合并， 当有3个HFILE的时候，HBASE会合并，这是因为默认我们的参数hbase.hstore.compactionThreshold=3 ，此时发生的是minor合并
2017-06-29 11:36:48,023 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.DefaultStoreFlusher: Flushed, sequenceid=160, memsize=128.7 M, hasBloomFilter=true, into tmp file hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/.tmp/1fa335caa3144c8da5e0ca7697f551cf
2017-06-29 11:36:48,041 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore: Added hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/cf/1fa335caa3144c8da5e0ca7697f551cf, entries=636412, sequenceid=160, filesize=49.9 M
2017-06-29 11:36:48,054 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion: Finished memstore flush of ~128.74 MB/134994216, currentsize=31.53 MB/33059808 for region test2,,1498706810880.786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94. in 1343ms, sequenceid=160, compaction requested=true
跟踪HFILE合并， 日志显示，3个文件合并在一起，一共148M，花费的时间为3秒，很显然minor合并的速度还是很快的。
2017-06-29 11:36:48,058 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore: Starting compaction of 3 file(s) in cf of test2,,1498706810880.786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94. into tmpdir=hdfs://nameservice1/hbase/data/default/test2/786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94/.tmp, totalSize=148.3 M
2017-06-29 11:36:51,792 INFO org.apache.hadoop.hbase.regionserver.CompactSplitThread: Completed compaction: Request = regionName=test2,,1498706810880.786ef51a9c89f0e31073ba8aafc7ef94., storeName=cf, fileCount=3, fileSize=148.3 M, priority=7, time=17006286308699473; duration=3sec
4. flush
5. flush
6. 要求合并（此时第一个合并之后只有一个文件，加上flush的2个文件，一共3个，达到了合并条件）
7. 要求split (split之后为2个文件）
8. flush
9. 要求合并（之前split为2个文件，加上flush的一个为3个文件，达到合并条件)
10. 要求split
以上是根据日志显示得到的一个跟踪过程。 我们可以看到minor compact速度很快，根据参数设置，每3个文件就会合并一次。 至于major compact由hbase.hregion.majorcompaction来控制,
默认是7天时间，0表示关闭major compact. 所以从理论来讲，minor compact对于一个数据量大的系统，可能时时刻刻在合并， 因为memstore 默认128M可能1分钟就满了，刷出之后产生HFILE，然后达到合并条件就合并。
而split有3个策略，默认是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy ， 还有KeyPrefixRegionSplitPolicy， ConstantSizeRegionSplitPolicy， 根据规则在128M的时候就应该split，但是实际从日志来看，并没有，后续再做观察。
通常我们会提到手动拆分，也就是关闭自动拆分，从拆分策略来看，只有ConstantSizeRegionSplitPolicy能完全禁止自动拆分，设置这个策略之后，然后修改region的max filesize，比如100G，那么基本就可以关闭自动拆分。
根据以上合并以及拆分理论知识，我们假设有一个系统负载极大，不停的大量数据写入，那么我们可以知道，HBASE内部在不停的合并，达到拆分规则又拆分，又合并，又拆分，周而复始。
在拆分的时候，1个大region拆分成2个小region, 然后修改meta，再online2个小region, 删除大的region. 但是在这过程，我们知道数据还在不停的写入，hbase.hstore.blockingStoreFiles默认为10，这个参数是用来控制当一个region下超过多少个文件就BLOCK更新插入，等待合并结束，问题是这个参数不会一直BLOCK，hbase.hstore.blockingWaitTime 默认90秒，超过这个时间又会放行插入和更新。很显然，出现这种情况之后，小region如果出现了需要split的情况怎么办？ 开始的合并还没有结束，大region还没有offline, 小region又要拆分。
如果出现了上面的情况，我不知道具体HBASE是什么规则，但是我想这是一个极度复杂的处理，简单处理的话只有BLOCK插入和更新，等待合并或者拆分结束。目前我还没找到有完全BLOCK HBASE插入和更新的参数， 所以为了更好管理HBASE， 建议关闭自动拆分，为什么？ 不仅仅是为了说SPLIT可能会影响性能，如果说SPLIT会影响，那么合并也会影响，更多的是，拆分和合并我们要有取舍，关闭了自动拆分，人为来控制，那么在HBASE内部仅仅存在合并，至少不会出现上述极度复杂的情况。
最后，如果系统负载极大的时候，rowkey分配不规则，大量线程往一个region写数据，默认单个memstore是128M，最大大小为128*2=256M, 这个时候按照规则会BLOCK写入，甚至出现org.apache.hadoop.hbase.RegionTooBusyException: org.apache.hadoop.hbase.RegionTooBusyException: Above memstore limit memstoreSize=269744800, blockingMemStoreSize=268435456 之类的错误。
这里简单说一下memstore block写入规则，默认memstore size=128M, 结合hbase.hregion.memstore.block.multiplier=2 ，也就是说memstore最大大小为256M， 将BLOCK写入，阻止大量写入避免出现outofmemory错误. 上面你看到的above memstore size > 256M.
所以预先分区以及估算写入量就显的非常重要，如果你的系统负载并没有那么大，那么就显的不是那么重要了。
到此，相信大家对“Hbase compact和split跟踪举例分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
