HBase的RegionServer参数配置

原文地址点击此处


Hbase.hregion.max.filesize
默认值
:256M
说明:在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间,单个Region超过该值时,这个Region会被自动split成更小的region。
调优
小region对split和compaction友好,因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快,内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。
特别是数量较多的小region不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,region数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase的bug。
一般512以下的都算小region。

大region,则不太适合经常split和compaction,因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。此外,大region意味着较大的storefile,compaction时对内存也是一个挑战。
当然,大region也有其用武之地。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做compact和split,既能顺利完成split和compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。

既然split和compaction如此影响性能,有没有办法去掉?
compaction是无法避免的,split倒是可以从自动调整为手动。
只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如100G,就可以间接禁用自动split(RegionServer不会对未到达100G的region做split)。
再配合RegionSplitter这个工具,在需要split时,手动split。
手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多,相反,管理成本增加不多,比较推荐online实时系统使用。

内存方面,小region在设置memstore的大小值上比较灵活,大region则过大过小都不行,过大会导致flush时app的IO wait增高,过小则因store file过多影响读性能。


hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit

默认值:0.4/0.35
upperlimit说明:hbase.hregion.memstore.flush.size 这个参数的作用是当单个Region内所有的memstore大小总和超过指定值时,flush该region的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列,模拟生产消费模式来异步处理的。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。
这个参数的作用是防止内存占用过大,当ReigonServer内所有region的memstores所占用内存总和达到heap的40%时,HBase会强制block所有的更新并flush这些region以释放所有memstore占用的内存。
lowerLimit说明: 同upperLimit,只不过lowerLimit在所有region的memstores所占用内存达到Heap的35%时,不flush所有的memstore。它会找一个memstore内存占用最大的region,做个别flush,此时写更新还是会被block。lowerLimit算是一个在所有region强制flush导致性能降低前的补救措施。在日志中,表现为 “** Flush thread woke up with memory above low water.”
调优:这是一个Heap内存保护参数,默认值已经能适用大多数场景。
参数调整会影响读写,如果写的压力大导致经常超过这个阀值,则调小读缓存hfile.block.cache.size增大该阀值,或者Heap余量较多时,不修改读缓存大小。
如果在高压情况下,也没超过这个阀值,那么建议你适当调小这个阀值再做压测,确保触发次数不要太多,然后还有较多Heap余量的时候,调大hfile.block.cache.size提高读性能。
还有一种可能性是?hbase.hregion.memstore.flush.size保持不变,但RS维护了过多的region,要知道 region数量直接影响占用内存的大小。


hbase.hstore.blockingStoreFiles

默认值:7
说明:在flush时,当一个region中的Store(Coulmn Family)内有超过7个storefile时,则block所有的写请求进行compaction,以减少storefile数量。
调优:block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间,但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看,为了获取较平滑的响应时间,可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷,那么默认或根据自身场景调整即可。


hbase.hregion.memstore.block.multiplier

默认值:2
说明:当一个region里的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时,block该region的所有请求,进行flush,释放内存。
虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小,比如64M,但想象一下,在最后63.9M的时候,我Put了一个200M的数据,此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size 2倍时,block所有请求,遏制风险进一步扩大。
调优: 这个参数的默认值还是比较靠谱的。如果你预估你的正常应用场景(不包括异常)不会出现突发写或写的量可控,那么保持默认值即可。如果正常情况下,你的写请求量就会经常暴长到正常的几倍,那么你应该调大这个倍数并调整其他参数值,比如hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit,以预留更多内存,防止HBase server OOM。


<think>好的,我需要回答用户关于如何监控HBase RegionServerRegion分布合理性的问题。首先,我得回忆一下HBase的架构和Region分布的相关知识。RegionHBase中数据分片的基本单位,每个RegionServer负责多个Region。合理的Region分布对集群的负载均衡和性能至关重要。 首先,监控Region分布是否合理,通常需要考虑Region的数量、大小以及它们在各个RegionServer上的分布情况。用户可能需要知道具体的监控指标和方法。 接下来,我应该参考用户提供的引用内容。引用[1]提到了IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy,这是HBaseRegion分割的策略之一,说明Region的分割策略会影响分布。引用[4]提到检查memstore的大小是否超过配置值,这可能与Region的负载有关。而引用[2]则指出可以通过Web UI查看集群状态,这可能是一个监控手段。 然后,我需要整理出具体的监控方法。可能包括使用HBase自带的Web界面、通过HBase Shell命令查看Region分布、利用监控工具如JMX或第三方工具(如Ganglia、Prometheus),以及检查日志和配置参数。同时,还要考虑手动调整Region分布的方法,如使用HBase的均衡器。 需要注意的是,每个RegionServer上的Region数量应该大致均衡,避免某些节点过载。此外,Region的大小也应当合适,过大可能导致热点问题,过小会增加管理开销。分割策略的配置参数,如hbase.hregion.max.filesize,也需要检查是否合理。 还要提到HBase的负载均衡机制是否启用,自动均衡可能会定期调整Region分布。但有时候需要手动触发或调整参数。另外,监控日志中的警告信息,比如RegionServer频繁分裂Region,可能也是分布不合理的信号。 最后,总结几个步骤:使用Web UI和Shell命令进行基础监控,结合JMX获取详细指标,分析Region数量和大小分布,检查配置参数,必要时手动调整。同时,引用提供的资料中的相关内容来支持这些方法,比如引用[2]的Web UI访问方式,引用[4]的memstore大小检查,以及引用[1]的分割策略。</think>要监控HBase RegionServerRegion分布的合理性,可通过以下方法逐步分析: --- ### 一、通过Web UI实时监控 1. **访问HBase Master Web UI** 访问 `http://<HBase-Master-Host>:16010` 查看集群整体状态[^2]: - 检查每个RegionServerRegion数量是否均衡(差异不超过20%)。 - 查看Region的负载指标(如请求数、存储大小)。 2. **RegionServer详情页** 点击具体RegionServer链接(如 `http://<RegionServer-Host>:16030`),观察: - 单个Region的大小是否接近 `hbase.hregion.max.filesize`(默认10GB)[^1]。 - MemStore使用量是否频繁触发阈值(默认128MB)[^4]。 --- ### 二、使用HBase Shell命令 ```bash # 查看所有Region分布 hbase> list_regions '<表名>' # 检查RegionServer负载 hbase> status 'detailed' ``` - **重点关注**:每个RegionServerRegion数量是否均匀,是否存在“热点RegionServer”(如某节点Region数量明显多于其他节点)。 --- ### 三、通过JMX指标监控 1. **RegionServer的JMX接口** 访问 `http://<RegionServer-Host>:16030/jmx`,提取关键指标: ```json "Hadoop:service=HBase,name=RegionServer,sub=Regions" { "numRegions": 50, // Region数量 "storeFileSize": 1024 // 存储文件大小(MB) } ``` 2. **监控工具集成** 使用Prometheus+Grafana或Ambari监控以下指标: - `regions_per_server` - `storefile_size_MB` - `memstore_size_MB` --- ### 四、检查Region分割策略 1. **策略配置** 确认Region分割策略是否合理(如默认的 `IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy`),避免频繁分裂导致分布不均。 ```xml <property> <name>hbase.regionserver.region.split.policy</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy</value> </property> ``` 2. **手动触发均衡** ```bash hbase> balancer ``` --- ### 五、日志分析与参数调优 1. **检查HLog滚动频率** 若日志滚动频繁(默认1小时[^3]),可能反映Region写入压力过大。 2. **调整Region大小参数** ```xml <property> <name>hbase.hregion.max.filesize</name> <value>10737418240</value> <!-- 10GB --> </property> ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值