HBase 提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区
前言
HBase 存在热点问题。热点问题首选解决方法是 Rowkey 的散列与预分区设计
Rowkey 散列可以参看HBase Rowkey 设计指南
概述
什么是预分区?
HBase 表在刚刚被创建时,只有1个分区(region),当一个 region 过大(达到 hbase.hregion.max.filesize 属性中定义的阈值,默认10GB)时,
表将会进行split,分裂为2个分区。表在进行split的时候,会耗费大量的资源,频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响。
HBase提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。
预分区的目的是什么?
减少由于 region split 带来的资源消耗。从而提高HBase的性能。
方法
shell
通过 HBase shell 来创建
在命令中指定分区的 Rowkey
create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
create 't1', {NAME =>'f1', TTL => 180}, SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
create 't1', {NAME =>'f1', TTL => 180}, {NAME => 'f2', TTL => 240}, SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
还可以通过 HBase shell 指定文件来创建
在任意路径下创建一个保存分区 key 的文件,一行代表一个 Rowkey
create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => '/home/hadmin/hbase-1.3.1/txt/splits.txt'
create 't1', {NAME =>'f1', TTL => 180}, SPLITS_FILE => '/home/hadmin/hbase-1.3.1/txt/splits.txt'
create 't1', {NAME =>'f1', TTL => 180}, {NAME => 'f2', TTL => 240}, SPLITS_FILE => '/home/hadmin/hbase-1.3.1/txt/splits.txt'
api
package api;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class create_table_sample2 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = connection.getAdmin();
TableName table_name = TableName.valueOf("TEST1");
if (admin.tableExists(table_name)) {
admin.disableTable(table_name);
admin.deleteTable(table_name);
}
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(table_name);
HColumnDescriptor family1 = new HColumnDescriptor(constants.COLUMN_FAMILY_DF.getBytes());
family1.setTimeToLive(3 * 60 * 60 * 24); //过期时间
family1.setMaxVersions(3); //版本数
desc.addFamily(family1);
byte[][] splitKeys = {
Bytes.toBytes("row01"),
Bytes.toBytes("row02"),
};
admin.createTable(desc, splitKeys);
admin.close();
connection.close();
}
}
参考链接