hbase 预分区与自动分区

我们知道，HBASE在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，
当一个Region过大达到默认的阈值时（默认10GB大小）,HBase中该Region将会进行split，分裂为2个Region，以此类推。
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。
所以，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。

假设我们初始给它10个Region，那么导入大量数据的时候，就会均衡到10个里面，显然比1个Region要好很多。
可是我们应该创建多少个Region呢？显然没有具体答案，要结合业务，根据表的rowkey进行设计。

一．强制拆分
预分区方法：
1.hbase shell 预分区
建立分区前，要先了解表的rowkey格式，rowkey为：两位随机数+时间戳+客户id
两位随机数的范围从00-99，划分范围：小于10,10-20,20-30,30-40,40-50,50-60,60-70,70-80,90+
hbase(main):001:0> create \'log1\', \'cf1\', SPLITS => [\'10\',\'20\',\'30\',\'40\',\'50\',\'60\',\'70\',\'80\',\'90\']

启动webUI
vi hbase-site.xml
添加
<property>
<name>hbase.master.info.port</name>
<value>60010</value>
</property>

浏览器中：
http://h201:60010

通过配置文件加载
[hadoop@h201 ~]$ cat rs.txt
10
20
30
40
50
60
70
80
90
hbase(main):003:0> create \'log2\', \'cf1\', SPLITS_FILE =>\'/home/hadoop/rs.txt\'

2.HBASE API 预分区

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
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 Cp {
    public static void main(String[] args) {
       HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration();
       config.set(\"hbase.zookeeper.quorum\", \"h201,h202,h203\");
       String tablename = new String(\"ctest1\");
   try{
      HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
        if (admin.tableExists(tablename)) {
            admin.disableTable(tablename);
            admin.deleteTable(tablename);
        }

        HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tablename);
        tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor(\"cf1\"));
       
        byte[][] splitKeys = {
            Bytes.toBytes(\"10\"),
            Bytes.toBytes(\"20\"),
            Bytes.toBytes(\"30\")
        };

        admin.createTable(tableDesc, splitKeys);
        admin.close();
      }catch(IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

验证：
webUI查看
ctest1有4个 预分区

====================================================

二．自动拆分（Auto splitting）
1.
0.94 版本之前采用的是 ConstantSizeRegionSplitPolicy 策略。
这个策略非常简单，从名字上就可以看出这个策 略就是按照固定大小来拆分Region。它唯一用到的参数是： hbase.hregion.max.filesize, 默认值是 10G, 也就是当 Region 的大小达到 10G 的时候, 会自动拆分成两个 Region.

2.
0.94 版本之后，有了 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 策略。并且默认使用的这种策略。这种策略从名字上就可以看出是限制不断增长的文件尺寸的策略。
这种策略使用的最大store file size依据 Min(R^2 * “hbase.hregion.memstore.flush.size”, “hbase.hregion.max.filesize”)，R代表同一台Region Server节点上的region的个数。比如，在默认memstore flush size为128MB且默认的max store size为10G时。（R为region的个数）
第一次拆分大小为：min(10G，1*1*128M)=128M
第二次拆分大小为：min(10G，3*3*128M)=1152M
第三次拆分大小为：min(10G，5*5*128M)=3200M
第四次拆分大小为：min(10G，7*7*128M)=6272M
第五次拆分大小为：min(10G，9*9*128M)=10G
第五次拆分大小为：min(10G，11*11*128M)=10G

可以看到，只有在第四次之后的拆分大小才为10G