zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 10大HBase常见运维工具整理

    摘要:HBase自带许多运维工具,为用户提供管理、分析、修复和调试功能。本文将列举一些常用HBase工具,开发人员和运维人员可以参考本文内容,利用这些工具对HBase进行日常管理和运维。

    HBase组件介绍

    HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库,由于本身设计架构和流程上比较复杂,对大数据经验较少的运维人员门槛较高,本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结。

    写在前面的说明:

    1) 由于HBase不同版本间的差异性较大(如HBase2.x上移走了hbck工具),本文使用的所有命令行运行的环境为MRS_1.9.3,对应的HBase版本为1.3.1,部分命令在HBase2上不支持(有时间的话会对HBase2做单独的介绍)。

    2) 本文所涉及的HBase工具均为开源自带工具,不涉及厂商自研的优化和运维工具。

    Canary工具

    HBase Canary是检测HBase集群当前状态的工具,用简单的查询来检查HBASE上的region是否可用(可读)。它主要分为两种模式

    1) region模式(默认),对每个region下每个CF随机查询一条数据,打印是否成功以及查询时延。

        #对t1和tsdb-uid表进行检查
        hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary t1 tsdb-uid
        #注意:不指定表时扫所有region

    2) regionserver模式,对每个regionserver上随机选一个表进行查询,打印是否成功以及查询时延。

        #对一个regionserver进行检查
        hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver node-ana-coreQZLQ0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com
        #注意:不指定regionserver时扫所有regionserver

    Canary还可以指定一些简单的参数,可以参考如下

    总结:

    • 对集群影响:2星(只是简单的读操作,region个数极多的时候会占用少部分请求吞吐)
    • 实用性:2星

    HFile工具

    HBase HFile查看工具,主要用来检查当前某个具体的HFile的内容/元数据。当业务上发现某个region无法读取,在regionserver上由于文件问题无法打开region或者读取某个文件出现异常时,可用此工具单独来检查HFile是否有问题

    #查看t1表下的其中一个HFile的详情,打印KV
    hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -v -m -p -f /hbase/data/default/t1/4dfafe12b749999fdc1e3325f22794d0/cf1/06e102be436c449693734b222b9e9aab

    使用参数如下:

    总结:

    • 对集群影响:1星(此工具不走HBase通道,只是单纯的读取文件,不影响集群)
    • 实用性:4星(可精确判断具体的HFile内容是否有问题)

    RowCounter和CellCounter工具

    RowCounter 是用MapReduce任务来计算表行数的一个统计工具。而和 RowCounter类似,但会收集和表相关的更细节的统计数据,包括:表的行数、列族数、qualifier数以及对应出现的次数等。两个工具都可以指定row的起止位置和timestamp来进行范围查询

    # RowCounter扫描t1
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter t1
    #用CellCounter扫描t1表并将结果写入HDFS的/tmp/t1.cell目录
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CellCounter t1 /tmp/t1.cell

    使用参数如下:

    总结:

    • 对集群影响:3星(需要起MapReduce对表所有region进行scan,占用集群资源)
    • 实用性:3星(HBase统计自身表行数的唯一工具, hbase shell中count效率比较低)

    Clean工具

    clean命令是用来清除HBase在ZooKeeper合HDFS上数据的工具。当集群想清理或铲除所有数据时,可以让HBase恢复到最初的状态。

    #清除HBase下的所有数据
    hbase clean --cleanAll使用参数如下:

    总结:

    • 对集群影响:5星(删除HBase集群上所有数据)
    • 实用性:2星(除开需要重新设置HBase数据的场景如要切换到HBase on OBS,平时很少会用到)

    HBCK工具

    HBase的hbck工具是日常运维过程中使用最多的工具,它可以检查集群上region的一致性。由于HBase的RIT状态较复杂也最容易出现问题,日常运维过程中经常会遇到region不在线/不一致等问题,此时就可以根据hbck不同的检查结果使用相应的命令进行修复。

    #检查t1表的region状态
    hbase hbck t1
    #修复t1表的meta并重新assign分配
    hbase hbck -fixMeta -fixAssignments t1

    由于该工具使用的场景太多太细,此处就不作展开介绍了,可以查看参数的描述来对各种异常场景进行修复。注意:在不清楚异常原因的情况下,千万不要乱使用修复命令病急乱投医,很有可能会使问题本身更糟糕。

    使用参数如下:

    总结:

    • 对集群影响:4星(个别meta相关命令对集群影响极大)
    • 实用性:5星(hbck是HBase运维人员的最基本运维工具)

    RegionSplitter工具

    RegionSplitter是HBase的Pre-splitting工具,在table初始化的时候如果不配置pre-split的话,HBase不知道如何去split region,这就很大可能会造成后续的region/regionserver的热点,最好的办法就是首先预测split的切分点,在建表的时候做pre-splitting,保证一开始的业务访问总体负载均衡。RegionSplitter能够通过具体的split算法在建表的时候进行pre-split,自带了两种算法:

    • HexStringSplit

    使用8个16进制字符来进行split,适合row key是十六进制的字符串(ASCII)作为前缀的时候

    • UniformSplit

    使用一个长度为8的byte数组进行split,按照原始byte值(从0x00~0xFF)右边以00填充。以这种方式分区的表在Put数据的时候需要对rowkey做一定的修饰, 比如原来的rowkey为rawStr,则需要对其取hashCode,然后进行按照byte位反转后放在最初rowkey串的前面

    #创建test_table表,并使用HexStringSplit算法预分区10个
    hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_table HexStringSplit -c 10 -f f1
    #Tips:此操作等价于在hbase shell中create ' test_table ', { NAME => 'f1'},{NUMREGIONS => 10, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

    总结:

    不管是HBase自带的哪一种pre-split算法,都是建立在表数据本身的rowkey符合它约定格式的条件下,实际用户还是需要按业务来设计rowkey,并实现自己的pre-split算法(实现SplitAlgorithm接口)

    • 对集群影响:1星(创建表操作,不影响其他集群业务)
    • 实用性:3星(实际pre-split都是按实际业务来的,对于测试来说可以使用HBase默认的split算法来构造rowkey格式)

    FSHLog工具

    FSHLog是HBase自带的一个WALs文件检查和split工具,它主要分为两部分功能

    • dump

    将某个WAL文件中的内容dump出来具体的内容

    • split

    触发某个WAL文件夹的WAL split操作

    #dump出某个当前的WALs文件中的内容
    hbase org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.FSHLog --dump /hbase/WALs/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com,16020,1591846214733/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801

    相关参数

    总结:

    • 对集群影响:2星(触发的WAL split操作会对相应的Worker节点增加少量的负载,当需要split的WAL极大时,会对region级别的业务有影响)
    • 实用性:4星(可以很好的检查WAL内容的准确性,以及适用于WAL搬迁的场景)

    WALPlayer工具

    WALPlayer是一个将WAL文件中的log回放到HBase的工具。可以通过对某个表或者所有表进行数据回放,也可以指定相应的时间区间等条件进数据回放。

    #回放一个WAL文件的数据到表t1
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.WALPlayer /tmp/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801 t1

    Q&A:FSHLog和WALPlayer都能将WAL文件中的数据恢复到HBase中,有什么差异区别?

    FSHLog是触发WAL split请求到HMaster中,会对WAL中的所有数据恢复到HBase,走的是HBase自己的WAL split流程。而WALPlayer是本身起MR任务来扫WAL文件中的数据,对符合条件的数据put到特定的表中或输出HFile到特定目录

    相关参数:

    总结:

    • 对集群影响:3星(起MR任务会占用部分集群资源)
    • 实用性:4星(在某些特定的场景下实用性很高,如replication预同步,表数据恢复)

    OfflineMetaRepair工具

    OfflineMetaRepair工具由于修复HBase的元数据。它会基于HBase在HDFS上的region/table元数据,重建HBase元数据。

    #重新建立hbase的元数据
    hbase org.apache.hadoop.hbase.util.hbck.OfflineMetaRepair

    Q&A: hbck的fixMeta同样可以修复HBase的元数据,还能指定具体的表使用更加灵活,还有必要使用OfflineMetaRepair?

    hbck工具是HBase的在线修复工具,如果HBase没有启动是无法使用的。OfflineMetaRepair是在离线状态修复HBase元数据

    相关参数:

    总结:

    • 对集群影响:5星(备份原始元数据表后,会重建HBase元数据)
    • 实用性:4星(当HBase由于元数据原因无法启动时,此工具可以恢复HBase)

    Sweeper工具

    Sweeper工具(HBASE-11644)可以合并HBase集群中小的MOB文件并删除冗余的MOB文件。它会基于Column Family起相应的SweepJob任务来对相应的MOB文件进行合并。注意,此工具不能与MOB的major compaction同时运行,并且同一个Column Family的Sweeper任务不能同时有多个一起运行。

    #对t1表执行Sweeper
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mob.mapreduce.Sweeper t1 cf1

    相关参数:

    总结:

    • 对集群影响:5星(合并MOB任务会占用大量的Yarn资源和IO,对业务影响很大)
    • 实用性:2星(只适合MOB场景,使用MOB会存在HMaster上compact的瓶颈暂不推荐(社区HBASE3上才支持,相关jira HBASE-22749))

    以上就是此次介绍的所有HBase运维工具,其他的如Bulkload批量导入,数据迁移,测试相关的pe等暂不描述。如果有写的不对的请指正,多谢。

    官方文档:https://hbase.apache.org/book.html

     

    点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

  • 相关阅读:
    策略模式c++【转】
    [转]C++设计模式:Builder模式
    c/c++ 笔试面试题
    堆排序
    冒泡,快速,和堆排序
    C++继承
    【转】林建:计算机专业学习浅谈
    (centos)linux下访问双系统windows7文件系统
    sprintf() in c
    System call in linux by C
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/13219011.html
Copyright © 2011-2022 走看看