《HBase管理指南》一1.8 Hadoop/ZooKeeper/HBase基本配置

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介:

本节书摘来异步社区《HBase管理指南》一书中的第1章,第1.8节,作者: 蒋燚峰 译者: 苏南,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.8 Hadoop/ZooKeeper/HBase基本配置

在进行下一步工作之前,我们需要进行一些基本设置的调优。这都是一些非常基本和非常重要的Hadoop(HDFS)、ZooKeeper和HBase设置,你应该在安装好集群后立刻修改这些设置。

有些设置会对数据持久性或集群可用性产生影响,因此必须进行配置,而另外一些设置则是为保证HBase顺畅运行而推荐你进行的设置。

这些配置的设置值取决于你的硬件、数据量和集群的规模。本节将对此进行一种指南式的描述。你可能需要根据自己的具体环境对这些设置值进行一些修改。

每次修改都需要先同步到所有客户端和从节点上,然后再重新启动相应的守护进程,这样才能使修改生效。

1.8.1 操作步骤

集群的配置应该进行如下一些修改。

1.打开HDFS的dfs.support.append属性。dfs.support.append属性决定HDFS是否支持追加(sync)功能。其默认值为false。必须将其设置为true,否则在区域服务器崩溃时,就有可能丢失数据。

hadoop$ vi $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml
  <property>
    <name>dfs.support.append</name>
    <value>true</value>
  </property>

2.调高dfs.datanode.max.xcievers属性的值,使DataNode可以让更多数量的线程保持打开,以便可以处理更多的并发请求。

hadoop$ vi $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml
  <property>
    <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
    <value>4096</value>
  </property>

3.调高ZooKeeper堆内存的大小,以使该内存不必进行交换。

hadoop$ vi $ZK_HOME/conf/java.env
export JAVA_OPTS="-Xms1000m -Xmx1000m"

4.调高ZooKeeper的最大客户端连接数,以便处理更多的并发请求。

hadoop$ echo "maxClientCnxns=60" >> $ZK_HOME/conf/zoo.cfg
5.调高HBase堆内存的大小,以使HBase可以顺畅运行。

hadoop$ vi $HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh
export HBASE_HEAPSIZE=8000

6.调低zookeeper.session.timeout属性的值,以使HBase可以很快发现某台区域服务器已宕机,并且能够在很短时间内对其进行恢复。

hadoop$ vi $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml
  <property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000</value>
  </property>

7.若要修改Hadoop/ZooKeeper/HBase的日志设置,需要修改Hadoop/ZooKeeper/HBase各自安装目录下的conf目录中的log4j.properties文件和hadoop-env.sh或hbase-env.sh文件。最好能将日志目录改到安装文件夹之外。例如,下面这个例子就将HBase的日志目录指定到了/usr/local/hbase/logs目录上。

hadoop$ vi $HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh
export HBASE_LOG_DIR=/usr/local/hbase/logs

1.8.2 运行原理

在第1步中,我们通过打开dfs.support.append属性,因而启用了HDFS的写盘功能。在启用了该功能之后,我们可以通过调用flush函数来让HDFS写进程确保对数据进行了持久化。这样HBase就可以保证:在一台区域服务器发生宕机时,我们可以通过在其他区域服务器上重演故障服务器的预写日志(WAL,Write-Ahead Log)的方式来恢复故障服务器上的数据。

若想确认是否支持HDFS追加功能,可查看HBase启动时的HMaster日志。如果没有启用追加功能,你就会看到类似下面这样的日志。

$ grep -i "HDFS-200" hbase-hadoop-master-master1.log
...syncFs -- HDFS-200 -- not available, dfs.support.append=false

在第2步中,我们对dfs.datanode.max.xcievers属性进行了配置,该属性指定了HDFS的DataNode可同时打开的文件数量的上限。

提示

请注意,该属性的名字是xcievers,这个名字有拼写错误。其默认值是256,这个值太低,无法在HDFS上运行HBase。

第3步和第4步是设置ZooKeeper的属性。ZooKeeper对于内存交换非常敏感,内存交换会使其性能严重降低。ZooKeeper的堆内存大小需要在java.env文件中设置。ZooKeeper可同时打开的连接的数量也有一个上限。其默认值是10,这对于HBase来说太低了,尤其是还要在HBase上运行MapReduce的时候。 我们建议你把它设置为60。

在第5步中,我们配置了HBase堆内存的大小。HBase默认的堆大小为1GB, 对于当前服务器的硬件水平来说,这也太低了。对于大型的机器来说,8GB或更大都是一个比较合理的值,但不要超过16GB。

在第6步中,我们将ZooKeeper的会话超时时间修改为一个较低的值。超时时间更短意味着HBase可以更快地发现有区域服务器发生了宕机,因此,HBase可以在很短的时间内在其他服务器上恢复那些被毁坏的区域。另一方面,如果会话超时时间过短,也会有在集群负载很重时HRegionServer守护进程将自己的进程杀掉的风险,因为它可能还没来得及把心跳信号发给ZooKeeper,时间就已经超时了。

1.8.3 参考章节

  • 第8章“基本性能调整”
  • 第9章“高级配置和调整”
相关实践学习
云数据库HBase版使用教程
&nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务,100%兼容开源HBase并深度扩展,支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力,是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库,是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情:&nbsp;https://cn.aliyun.com/product/hbase &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop快速入门——第一章、认识Hadoop与创建伪分布式模式(Hadoop3.1.3版本配置)
Hadoop快速入门——第一章、认识Hadoop与创建伪分布式模式(Hadoop3.1.3版本配置)
65 0
|
2月前
|
Docker 容器
在docker中安装zookeeper,并且阿里云服务器配置
在docker中安装zookeeper,并且阿里云服务器配置
204 1
|
1天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Hadoop分布式数据库HBase1.0部署及使用
基于Hadoop分布式数据库HBase1.0部署及使用
|
2天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop数据块分散存储NameNode管理
【4月更文挑战第17天】Hadoop是一个开源的分布式计算框架,依赖HDFS进行分布式存储。文件被分割成数据块分散在DataNode上,NameNode负责元数据管理和协调,确保数据可靠性。NameNode的高可用性配置能防止单点故障,保证系统稳定性。这套机制支持高效、可靠和可扩展的大数据存储与访问。
12 3
|
6天前
|
存储 分布式计算 监控
Hadoop的NameNode的监控与副本管理
【4月更文挑战第15天】NameNode是Hadoop HDFS的关键组件,负责元数据管理和监控,确保数据安全、可靠和性能。监控包括NameNode的状态、资源使用和性能,以保证集群稳定性。NameNode在副本管理中负责副本创建、分布、维护和删除,确保数据冗余和容错性。有效的监控和副本管理策略对Hadoop集群的高效运行至关重要。
13 2
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop 配置
core-site.xml 是 Hadoop 核心全局配置文件【2月更文挑战第20天】
28 1
|
2月前
|
Java Linux Spring
Zookeeper实现分布式服务配置中心
Zookeeper实现分布式服务配置中心
48 0
|
2月前
|
存储 安全 Nacos
使用KMS为MSE-Nacos敏感配置加密的最佳实践
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。
92271 3
|
2月前
|
运维 监控 安全
MSE Nacos 配置变更审计平台使用指南
MSE Nacos 配置变更审计平台使用指南
|
3月前
|
缓存 监控 Nacos
MSE微服务引擎配置问题之配置报错如何解决
MSE(MicroService Engine)微服务引擎是阿里云提供的一种微服务治理平台,它通过提供服务注册、发现、配置管理等功能来支撑微服务架构的稳定运行;本合集旨在梳理MSE微服务引擎的核心特性、部署流程,以及实践中可能遇到的问题和相应的解决方案,以助力用户优化微服务架构的实施和管理。