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Hbase官网建议每张表的列族数建议设在1-3之间,so,Why?
从5个方面说明以下问题:
列族数对Flush的影响
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在Hbase中,调用API往对应的表插入数据是会写入到Memstore,而Memstore是一种内存结构,每个列族对应一个Memsotre和零个或多个Hfile。如果表有两个列族,那么相应的Region中存在两个MemStore,如下图所示:
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从上图可以看出,越多的列族,将会导致内存中存在越多的Memstore;而存储在Memstore中的数据在满足一定的条件将会进行Flush操作;每次Flush的时候,每个Memstore将在磁盘生成一个Hfile文件,如下:
- 如上所示,越多的列族最终持久化到磁盘的Hfile越多。更要命的是,当前Flush操作时Region级别的,也就是说,Region中某个Memstore被Flush,同一个Region的其他Memstore也会进行Flush操作。当表有很多列族,且列族之间数据不均匀,比如一个列族有100W行,一个列族只有10行,这样会导致持久化到磁盘的文件数很多,同时有很多小文件,而且每次Flush操作也涉及到一定的IO操作。
列族数对Split的影响
- 当Hbase表中某个Region过大(比如大于 hbase.hregion.max.filesize配置的大小)会被拆分成两个。如果我们有很多列族,而这些列族之间的数据量相差悬殊。比如:有些列有100W行,而有些列族只有10行,这样在Region Split的时候会导致原本数据量很小的Hfile文件进一步被拆分,从而产生更多的小文件。注意:Region Split 是针对所有的列族进行的,这样做的目的是同一行的数据即使在Split后也是存在同一个Region的。
- 注意:Region分裂并不是说整个Region大小加起来大于 hbase.hregion.max.filesize配置的大小就拆分,而是说Region中某个最大的Store/Hfile/StoreFile大于 hbase.hregion.max.filesize才会触发Region拆分的。
列族数对Compaction的影响
- 与Flush操作一样,目前Hbase的Compaction操作也是Region级别的,过多的列族也会产生不必要的IO。
列族数对HDFS的影响
- HDFS其实对一个目录下的文件数是有限制的(dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items)。如果我们有N个列族,M个Region,那么我们持久化到HDFS至少会产生NM个文件;而每个列族对应底层的HFile文件往往不止一个,我们假设为K个,那么最终表在HDFS目录下的文件数是NM*K,这可能会受到HDFS的限制。
列族数对RegionServer内存的影响
- 一个列族在RegionServer中对应一个MemStore。Hbase在0.90.1版本开始引入了MSLAB(Memstore-Local Allocation Buffers),这个功能是默认开启的,这使得每个Memstore在内存占用2MB的buffer。如果我们有很多的列族,那么光Memstore的缓存就会占用很多内存。
- MSLAB默认开始配置项:hbase.hregion.memstore.mslab.enable
- memstore buffer大小配置项:hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize
关于列族数设置的建议
- 在设置列族之前,我们最好想想,有没有必要将不同的列放到不同的列族里面。如果没有必要最好是放到同一个列族中。如果真要设置多个列族,但是其中的一些列族相对于其他列族数量差距非常悬殊,比如1000W相比100行,是不是考虑用另外一张表来存储相对小的列族。
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资料整理于Hadoop技术博文公众号