摘要：HBase自帶許多運(yùn)維工具，為用戶提供管理、分析、修復(fù)和調(diào)試功能。本文將列舉一些常用HBase工具，開發(fā)人員和運(yùn)維人員可以參考本文內(nèi)容，利用這些工具對HBase進(jìn)行日常管理和運(yùn)維。

HBase組件介紹

HBase作為當(dāng)前比較熱門和廣泛使用的NoSQL數(shù)據(jù)庫，由于本身設(shè)計(jì)架構(gòu)和流程上比較復(fù)雜，對大數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)較少的運(yùn)維人員門檻較高，本文對當(dāng)前HBase上已有的工具做一些介紹以及總結(jié)。

寫在前面的說明：

1） 由于HBase不同版本間的差異性較大（如HBase2.x上移走了hbck工具），本文使用的所有命令行運(yùn)行的環(huán)境為MRS_1.9.3，對應(yīng)的HBase版本為1.3.1，部分命令在HBase2上不支持（有時(shí)間的話會(huì)對HBase2做單獨(dú)的介紹）。

2） 本文所涉及的HBase工具均為開源自帶工具，不涉及廠商自研的優(yōu)化和運(yùn)維工具。

Canary工具

HBase Canary是檢測HBase集群當(dāng)前狀態(tài)的工具，用簡單的查詢來檢查HBASE上的region是否可用（可讀）。它主要分為兩種模式

1） region模式（默認(rèn)），對每個(gè)region下每個(gè)CF隨機(jī)查詢一條數(shù)據(jù)，打印是否成功以及查詢時(shí)延。

#對t1和tsdb-uid表進(jìn)行檢查
  hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary t1 tsdb-uid
  #注意：不指定表時(shí)掃所有region

2） regionserver模式，對每個(gè)regionserver上隨機(jī)選一個(gè)表進(jìn)行查詢，打印是否成功以及查詢時(shí)延。

#對一個(gè)regionserver進(jìn)行檢查
  hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver node-ana-coreQZLQ0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com
  #注意：不指定regionserver時(shí)掃所有regionserver

Canary還可以指定一些簡單的參數(shù)，可以參考如下

總結(jié)：

• 對集群影響：2星（只是簡單的讀操作，region個(gè)數(shù)極多的時(shí)候會(huì)占用少部分請求吞吐）
• 實(shí)用性：2星

HFile工具

HBase HFile查看工具，主要用來檢查當(dāng)前某個(gè)具體的HFile的內(nèi)容/元數(shù)據(jù)。當(dāng)業(yè)務(wù)上發(fā)現(xiàn)某個(gè)region無法讀取，在regionserver上由于文件問題無法打開region或者讀取某個(gè)文件出現(xiàn)異常時(shí)，可用此工具單獨(dú)來檢查HFile是否有問題

#查看t1表下的其中一個(gè)HFile的詳情，打印KV
hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -v -m -p -f /hbase/data/default/t1/4dfafe12b749999fdc1e3325f22794d0/cf1/06e102be436c449693734b222b9e9aab

使用參數(shù)如下：

總結(jié)：

• 對集群影響：1星（此工具不走HBase通道，只是單純的讀取文件，不影響集群）
• 實(shí)用性：4星（可精確判斷具體的HFile內(nèi)容是否有問題）

RowCounter和CellCounter工具

RowCounter 是用MapReduce任務(wù)來計(jì)算表行數(shù)的一個(gè)統(tǒng)計(jì)工具。而和 RowCounter類似，但會(huì)收集和表相關(guān)的更細(xì)節(jié)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括：表的行數(shù)、列族數(shù)、qualifier數(shù)以及對應(yīng)出現(xiàn)的次數(shù)等。兩個(gè)工具都可以指定row的起止位置和timestamp來進(jìn)行范圍查詢

# RowCounter掃描t1
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter t1
#用CellCounter掃描t1表并將結(jié)果寫入HDFS的/tmp/t1.cell目錄
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CellCounter t1 /tmp/t1.cell

使用參數(shù)如下：

總結(jié)：

對集群影響：3星（需要起MapReduce對表所有region進(jìn)行scan，占用集群資源）

實(shí)用性：3星（HBase統(tǒng)計(jì)自身表行數(shù)的唯一工具， hbase shell中count效率比較低）

Clean工具

clean命令是用來清除HBase在ZooKeeper合HDFS上數(shù)據(jù)的工具。當(dāng)集群想清理或鏟除所有數(shù)據(jù)時(shí)，可以讓HBase恢復(fù)到最初的狀態(tài)。

#清除HBase下的所有數(shù)據(jù)
hbase clean --cleanAll使用參數(shù)如下：

總結(jié)：

對集群影響：5星（刪除HBase集群上所有數(shù)據(jù)）

實(shí)用性：2星（除開需要重新設(shè)置HBase數(shù)據(jù)的場景如要切換到HBase on OBS，平時(shí)很少會(huì)用到）

HBCK工具

HBase的hbck工具是日常運(yùn)維過程中使用最多的工具，它可以檢查集群上region的一致性。由于HBase的RIT狀態(tài)較復(fù)雜也最容易出現(xiàn)問題，日常運(yùn)維過程中經(jīng)常會(huì)遇到region不在線/不一致等問題，此時(shí)就可以根據(jù)hbck不同的檢查結(jié)果使用相應(yīng)的命令進(jìn)行修復(fù)。

#檢查t1表的region狀態(tài)
hbase hbck t1
#修復(fù)t1表的meta并重新assign分配
hbase hbck -fixMeta -fixAssignments t1

由于該工具使用的場景太多太細(xì)，此處就不作展開介紹了，可以查看參數(shù)的描述來對各種異常場景進(jìn)行修復(fù)。注意：在不清楚異常原因的情況下，千萬不要亂使用修復(fù)命令病急亂投醫(yī)，很有可能會(huì)使問題本身更糟糕。

使用參數(shù)如下：

總結(jié)：

• 對集群影響：4星（個(gè)別meta相關(guān)命令對集群影響極大）
• 實(shí)用性：5星（hbck是HBase運(yùn)維人員的最基本運(yùn)維工具）

RegionSplitter工具

RegionSplitter是HBase的Pre-splitting工具，在table初始化的時(shí)候如果不配置pre-split的話，HBase不知道如何去split region，這就很大可能會(huì)造成后續(xù)的region/regionserver的熱點(diǎn)，最好的辦法就是首先預(yù)測split的切分點(diǎn)，在建表的時(shí)候做pre-splitting，保證一開始的業(yè)務(wù)訪問總體負(fù)載均衡。RegionSplitter能夠通過具體的split算法在建表的時(shí)候進(jìn)行pre-split，自帶了兩種算法：

HexStringSplit

使用8個(gè)16進(jìn)制字符來進(jìn)行split，適合row key是十六進(jìn)制的字符串(ASCII)作為前綴的時(shí)候

UniformSplit

使用一個(gè)長度為8的byte數(shù)組進(jìn)行split，按照原始byte值（從0x00~0xFF）右邊以00填充。以這種方式分區(qū)的表在Put數(shù)據(jù)的時(shí)候需要對rowkey做一定的修飾， 比如原來的rowkey為rawStr，則需要對其取hashCode，然后進(jìn)行按照byte位反轉(zhuǎn)后放在最初rowkey串的前面

#創(chuàng)建test_table表，并使用HexStringSplit算法預(yù)分區(qū)10個(gè)
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_table HexStringSplit -c 10 -f f1
#Tips：此操作等價(jià)于在hbase shell中create ' test_table ', { NAME => 'f1'},{NUMREGIONS => 10, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

總結(jié)：

不管是HBase自帶的哪一種pre-split算法，都是建立在表數(shù)據(jù)本身的rowkey符合它約定格式的條件下，實(shí)際用戶還是需要按業(yè)務(wù)來設(shè)計(jì)rowkey，并實(shí)現(xiàn)自己的pre-split算法（實(shí)現(xiàn)SplitAlgorithm接口）

對集群影響：1星（創(chuàng)建表操作，不影響其他集群業(yè)務(wù)）

實(shí)用性：3星（實(shí)際pre-split都是按實(shí)際業(yè)務(wù)來的，對于測試來說可以使用HBase默認(rèn)的split算法來構(gòu)造rowkey格式）

FSHLog工具

FSHLog是HBase自帶的一個(gè)WALs文件檢查和split工具，它主要分為兩部分功能

dump

將某個(gè)WAL文件中的內(nèi)容dump出來具體的內(nèi)容

split

觸發(fā)某個(gè)WAL文件夾的WAL split操作

#dump出某個(gè)當(dāng)前的WALs文件中的內(nèi)容
hbase org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.FSHLog --dump /hbase/WALs/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com,16020,1591846214733/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801

相關(guān)參數(shù)

總結(jié)：

• 對集群影響：2星（觸發(fā)的WAL split操作會(huì)對相應(yīng)的Worker節(jié)點(diǎn)增加少量的負(fù)載，當(dāng)需要split的WAL極大時(shí)，會(huì)對region級(jí)別的業(yè)務(wù)有影響）
• 實(shí)用性：4星（可以很好的檢查WAL內(nèi)容的準(zhǔn)確性，以及適用于WAL搬遷的場景）

WALPlayer工具

WALPlayer是一個(gè)將WAL文件中的log回放到HBase的工具。可以通過對某個(gè)表或者所有表進(jìn)行數(shù)據(jù)回放，也可以指定相應(yīng)的時(shí)間區(qū)間等條件進(jìn)數(shù)據(jù)回放。

#回放一個(gè)WAL文件的數(shù)據(jù)到表t1
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.WALPlayer /tmp/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801 t1

Q&A：FSHLog和WALPlayer都能將WAL文件中的數(shù)據(jù)恢復(fù)到HBase中，有什么差異區(qū)別？

FSHLog是觸發(fā)WAL split請求到HMaster中，會(huì)對WAL中的所有數(shù)據(jù)恢復(fù)到HBase，走的是HBase自己的WAL split流程。而WALPlayer是本身起MR任務(wù)來掃WAL文件中的數(shù)據(jù)，對符合條件的數(shù)據(jù)put到特定的表中或輸出HFile到特定目錄

相關(guān)參數(shù)：

總結(jié)：

• 對集群影響：3星（起MR任務(wù)會(huì)占用部分集群資源）
• 實(shí)用性：4星（在某些特定的場景下實(shí)用性很高，如replication預(yù)同步，表數(shù)據(jù)恢復(fù)）

OfflineMetaRepair工具

OfflineMetaRepair工具由于修復(fù)HBase的元數(shù)據(jù)。它會(huì)基于HBase在HDFS上的region/table元數(shù)據(jù)，重建HBase元數(shù)據(jù)。

#重新建立hbase的元數(shù)據(jù)
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.hbck.OfflineMetaRepair

Q&A：hbck的fixMeta同樣可以修復(fù)HBase的元數(shù)據(jù)，還能指定具體的表使用更加靈活，還有必要使用OfflineMetaRepair？

hbck工具是HBase的在線修復(fù)工具，如果HBase沒有啟動(dòng)是無法使用的。OfflineMetaRepair是在離線狀態(tài)修復(fù)HBase元數(shù)據(jù)

相關(guān)參數(shù)：

總結(jié)：

• 對集群影響：5星（備份原始元數(shù)據(jù)表后，會(huì)重建HBase元數(shù)據(jù)）
• 實(shí)用性：4星（當(dāng)HBase由于元數(shù)據(jù)原因無法啟動(dòng)時(shí)，此工具可以恢復(fù)HBase）

Sweeper工具

Sweeper工具（HBASE-11644）可以合并HBase集群中小的MOB文件并刪除冗余的MOB文件。它會(huì)基于Column Family起相應(yīng)的SweepJob任務(wù)來對相應(yīng)的MOB文件進(jìn)行合并。注意，此工具不能與MOB的major compaction同時(shí)運(yùn)行，并且同一個(gè)Column Family的Sweeper任務(wù)不能同時(shí)有多個(gè)一起運(yùn)行。

#對t1表執(zhí)行Sweeper
hbase org.apache.hadoop.hbase.mob.mapreduce.Sweeper t1 cf1

相關(guān)參數(shù)：

總結(jié)：

• 對集群影響：5星（合并MOB任務(wù)會(huì)占用大量的Yarn資源和IO，對業(yè)務(wù)影響很大）
• 實(shí)用性：2星（只適合MOB場景，使用MOB會(huì)存在HMaster上compact的瓶頸暫不推薦（社區(qū)HBASE3上才支持，相關(guān)jira HBASE-22749））

以上就是此次介紹的所有HBase運(yùn)維工具，其他的如Bulkload批量導(dǎo)入，數(shù)據(jù)遷移，測試相關(guān)的pe等暫不描述。如果有寫的不對的請指正，多謝。

官方文檔：https://hbase.apache.org/book.html

到此這篇關(guān)于10大HBase常見運(yùn)維工具整理小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)HBase 運(yùn)維工具內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！