折腾了很久，被领导天天督促&指点，算是有个最基本的性能优化。

1. 背景介绍：

Hive使用hive-hbase-handler建立HBase external table。在hive查询包含count(*)、join、以及Predicate Pushdown等操作时，会调用MapReduce进行处理。本文旨在查询性能方面的优化，算是对工作中的一点记录。

优化主要分为两个方面：

1. HBase预分区以及hive–hbase-storage-handler的实现。

2. HBase参数调优。

2. 一些基本知识：

1. 对Map过程的基本理解：Map是将原始数据拆分成split，根据split启动Mapper。

2. Hadoop有两套API，一套是org.apache.hadoop.mapred，一套是org.apache.hadoop.mapreduce。前者是旧API，特点是底层基本类是接口，实现类需implements interface，而后者是新API，底层基本类是抽象类，实现类需extends abstractClass。

3. hive的hive-storage-handler，使用的是旧mapred API。在handler中，需指定实现org.apache.hadoop.mapred.InputFormat 接口。

3. org.apache.hadoop.mapred.InputFormat详解

简单来说，InputFormat 主要用于描述输入数据的格式，提供了以下两个功能：

1. 数据切分，按照某个策略将输入数据且分成若干个 split，以便确定 Map Task 的个数即 Mapper 的个数，在 MapReduce 框架中，一个 split 就意味着需要一个 Map Task;

2. 为 Mapper 提供输入数据，即给定一个 split(使用其中的 RecordReader 对象)将之解析为一个个的 key/value 键值对。

该类接口定义如下：

publicinterfaceInputFormat{publicInputSplit[]getSplits(JobConfjob,intnumSplits)throwsIOException; publicRecordReadergetRecordReader(InputSplitsplit,JobConfjob,Reporterreporter)throwsIOException; }

其中，getSplit() 方法主要用于切分数据，每一份数据由，split 只是在逻辑上对数据分片，并不会在磁盘上将数据切分成 split 物理分片，实际上数据在 HDFS 上还是以 block 为基本单位来存储数据的。InputSplit 只记录了 Mapper 要处理的数据的元数据信息，如起始位置、长度和所在的节点。

4. HBase预分区

在HBase Java API中，创建HBase table是可以指定TableDescriptor的。该TableDescriptor类似于一种预分区策略。默认地，如果没有指定TableDescriptor来创建一张表时，只有一个region,正处于混沌时期，start-end key无边界,可谓海纳百川。什么样的rowKey都可以接受，然而，当数据越来越多，region的size越来越大时，大到一定的阀值，hbase认为再往这个region里塞数据已经不合适了，就会找到一个midKey将region一分为二，成为2个region,这个过程称为分裂(region-split).而midKey则为这二个region的临界，左为N无下界，右为M无上界。< midKey则为阴被塞到N区，> midKey则会被塞到M区。

TableDescriptor是一个byte[][]数组，其中每一个byte[]相当于split key，如指定了63个split key，就会分成64个分区。预分区是不会被HBase Compact所合并的。

由于HBase是字典排序，所以如果要将表数据分散到预分区中，需要在rowkey指定一个prefix并保证尽量分散。常见的散列设计如hash或mod都是可以的。

5. 基于预分区的并发mapper设计

在HBase中，不同的RegionServer管理着不同的Region，我们希望能并发scan所有的region以达到并行化。由于mapper本身是并行的，所以只需在split上做文章，也就是改写getSplits方法。具体做法是：

1. 实现InputSplit接口，编写一个Split对象类，在默认hive-hbase-handler中已有实现。

2. 拿到table的region list。

3. 遍历list，获取每一个region的startKey和endKey。

4. 将二者写入继承的Split对象类。有多少region就有多少split，并且在Split对象类的readFields()方法中根据startKey和endKey读取，write方法类似。

这样recordReader就会读取设置的每一个split。具体代码不做赘述，只提供思路。

6. 参数调优

由于hive查询hbase的handler，底层依旧是用HBase的scan实现的，所以可以对HBase client端进行参数调优。比较有用的如：

hbase.scan.cache，可以在集群管理中配置，也可以由client端的scan自行设置：scan.setCaching()，默认是1，设置大些可为一次scan拿回更多数据，减少网络I/O。

另有server段参数如：

hbase.ipc.server.read.threadpool.size。默认值 10，Reader 网络 IO 个数，reader 的个数决定了从网络 io 里读取数据的速度也就是网络I/O。

同样也可以设置server端cache大小（表级别），减少磁盘I/O。

经测试，实现上述优化，在我所能访问到的集群里，count 一千万数据，能够从最初的5分钟降至最低48秒。

作者：orisonchan

链接：https://www.jianshu.com/p/cbcc20342ce0

在不久的将来，云计算一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以收藏云计算，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！

标签： 大数据 代码 网络 云计算

版权申明：本站文章部分自网络，如有侵权，请联系：west999com@outlook.com
特别注意：本站所有转载文章言论不代表本站观点！
本站所提供的图片等素材，版权归原作者所有，如需使用，请与原作者联系。