dw做网站怎么上线,简约网站模版,建设工程申报系统网站,商标注册查询怎么查1 RowKey设计 重要#xff1a;一条数据的唯一标识就是 rowkey#xff0c;那么这条数据存储于哪个分区#xff0c;取决于 rowkey 处于 哪个一个预分区的区间内#xff0c;设计 rowkey的主要目的 #xff0c;就是让数据均匀的分布于所有的 region 中#xff0c;在一定程度…1 RowKey设计 重要一条数据的唯一标识就是 rowkey那么这条数据存储于哪个分区取决于 rowkey 处于 哪个一个预分区的区间内设计 rowkey的主要目的 就是让数据均匀的分布于所有的 region 中在一定程度上防止数据倾斜。 设计方案如下 生成随机数、hash、散列值时间戳反转字符串拼接 1.1 RowKey定长 避免扫描数据混乱解决字段长度不一致的问题可以使用相同阿斯卡码值的符 号进行填充框架底层填充使用的是阿斯卡码值为 1 的^A。最后的日期结尾处需要使用阿斯卡码略大于’-’的值比如 . rowKey 设计格式 ^A^Auser1.2 可枚举的部分放在前面 hbase 设计 rowKey 使用的特点为 适用性强 泛用性差 能够完美实现一个需求 但是不能同时完美实现多个需要。 如果想要同时完成两个需求需要对 rowKey 出现字段的顺序进行调整。 调整的原则为可枚举的放在前面。其中时间是可以枚举的用户名称无法枚举所以 必须把时间放在前面。 rowKey 设计格式 date(yyyy-MM)^A^Auserdate(-dd hh:mm:ss ms) 1.3 添加预分区优化 每一个 region 维护着 startRow 与 endRowKey如果加入的数据符合某个 region 维护的 rowKey 范围则该数据交给这个 region 维护。 预分区的分区号同样需要遵守 rowKey 的 scan 原则。所有必须添加在 rowKey 的最前面 前缀为最简单的数字。同时使用 hash 算法将用户名和月份拼接决定分区号。单独使用用 户名会造成单一用户所有数据存储在一个分区 1.3.1 预规划分区 根据12个月规划120个分区每个分区有startKey 和stopKey采用startKey 作为分区号 添加预分区优化 startKey stopKey 000 001 001 002 002 003 ... 119 1201.3.2 提前将分区号和月份进行对应。 每一个月份对应10个分区 000 到 009 分区 存储的都是 1 月份数据 010 到 019 分区 存储的都是 2 月份数据 ... 110 到 119 分区 存储的都是 12 月份数据1.3.3 设计rowKey rowKey 设计格式 分区号date(yyyy-MM)^A^Auserdate(-dd hh:mm:ss ms)1.3.4 根据 用户名和事件获取rowKey值 分区号 hash(userdate(MM)) % 10 对应月份初始分区号 分区号填充 如果得到 85 085 例zhagnsan 2022-02-14 123445 分区号hash(zhagnsandate(02)) % 10 20 25 分区号补0 025 用户名补^A ^A^Azhagnsan rowKey 0252022-02^A^Azhagnsan-14 123445 1.4 案例 可以穷举的写在前面即可 rowKey 设计格式 分区号date(yyyy-MM)^A^Auserdate(-dd hh:mm:ss ms) 1统计张三在 2021 年 12 月份消费的总金额 分区号 hash(userdate(MM)) % 10 110 scan: startRow 分区号2021-12AAzhangsan stopRow 2021-12AAzhangsan. 2统计所有人在 2021 年 12 月份消费的总金额 分区号 hash(userdate(MM)) % 10 110 scan: startRow 分区号2021-12 stopRow 分区号2021-12. 2 参数调优 2.1 Zookeeper 会话超时时间 属性zookeeper.session.timeout 解释默认值为 90000 毫秒90s。当某个 RegionServer 挂掉90s 之后 Master 才 能察觉到。可适当减小此值尽可能快地检测 regionserver 故障可调整至 20-30s。 看你能有都能忍耐超时同时可以调整重试时间和重试次数 hbase.client.pause默认值 100ms hbase.client.retries.number默认 15 次 2.2 设置 RPC 监听数量 属性hbase.regionserver.handler.count 解释默认值为 30用于指定 RPC 监听的数量可以根据客户端的请求数进行调整读写 请求较多时增加此值。 2.3 手动控制 Major Compaction 属性hbase.hregion.majorcompaction 解释默认值604800000 秒7 天 Major Compaction 的周期若关闭自动 Major Compaction可将其设为 0。如果关闭一定记得自己手动合并因为大合并非常有意义 2.4 优化 HStore 文件大小 属性hbase.hregion.max.filesize 解释默认值 1073741824010GB如果需要运行 HBase 的 MR 任务可以减小此值 因为一个 region 对应一个 map 任务如果单个 region 过大会导致 map 任务执行时间过长。该值的意思就是如果 HFile 的大小达到这个数值则这个 region 会被切分为两 个 Hfile。 2.5 优化 HBase 客户端缓存 属性hbase.client.write.buffer 解释默认值 2097152bytes2M用于指定 HBase 客户端缓存增大该值可以减少 RPC 调用次数但是会消耗更多内存反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小以达到 减少 RPC 次数的目的。 2.6 指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数 属性hbase.client.scanner.caching 解释用于指定 scan.next 方法获取的默认行数值越大消耗内存越大。 2.7 BlockCache 占用 RegionServer 堆内存的比例 属性hfile.block.cache.size 解释默认 0.4读请求比较多的情况下可适当调大 2.8 MemStore 占用 RegionServer 堆内存的比例 属性hbase.regionserver.global.memstore.size 解释默认 0.4写请求较多的情况下可适当调大 Lars Hofhansl拉斯·霍夫汉斯大神推荐 Region HStore 文件设置 20G刷写大小设置 128M其 它默认。 3 JVM 调优 JVM 调优的思路有两部分一是内存设置二是垃圾回收器设置。 垃圾回收的修改是使用并发垃圾回收默认 POPS 是并行垃圾回收会有大量的暂停。 理由是 HBsae 大量使用内存用于存储数据容易遭遇数据洪峰造成 OOM同时写缓存的数 据是不能垃圾回收的主要回收的就是读缓存而读缓存垃圾回收不影响性能所以最终设 置的效果可以总结为防患于未然早洗早轻松。 设置使用 CMS 收集器 -XX:UseConcMarkSweepGC保持新生代尽量小同时尽早开启 GC例如 //在内存占用到 70%的时候开启 GC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction70 //指定使用 70%不让 JVM 动态调整 -XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly //新生代内存设置为 512m -Xmn512m //并行执行新生代垃圾回收 -XX:UseParNewGC // 设 置 scanner 扫 描 结 果 占 用 内 存 大 小 在 hbase-site.xml 中设置 hbase.client.scanner.max.result.size(默认值为 2M)为 eden 空间的 1/8大概在 64M // 设置多个与 max.result.size * handler.count 相乘的结果小于 Survivor Space(新生代经过垃圾回收之后存活的对象) 4 HBase 使用经验法则 官方给出了权威的使用法则 Region 大小控制 10-50Gcell 大小不超过 10M性能对应小于 100K 的值有优化如果使用 mobMediumsized Objects 一种特殊用法则不超过 50M。1 张表有 1 到 3 个列族不要设计太多。最好就 1 个如果使用多个尽量保证不同时读取多个列族。1 到 2 个列族的表格设计 50-100 个 Region。列族名称要尽量短不要去模仿 RDBMS关系型数据库具有准确的名称和描述。如果 RowKey 设计时间在最前面会导致有大量的旧数据存储在不活跃的 Region中使用的时候仅仅会操作少数的活动 Region此时建议增加更多的 Region 个数。如果只有一个列族用于写入数据分配内存资源的时候可以做出调整即写缓存不会占用太多的内存。