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HBase su Amazon S3 (modalità di archiviazione Amazon S3)

Quando esegui HBase su Amazon EMR versione 5.2.0 o successive, puoi abilitare HBase su Amazon S3, che offre i seguenti vantaggi:

La figura seguente mostra i componenti di HBase rilevanti per HBase su Amazon S3.

Abilitare HBase su Amazon S3

Puoi abilitare HBase su Amazon S3 utilizzando la console Amazon EMR AWS CLI, o l'API Amazon EMR. La configurazione è un'opzione durante la creazione del cluster. Quando utilizzi la console, puoi scegliere l'impostazione utilizzando Advanced options (Opzioni avanzate). Quando utilizzi AWS CLI, utilizza l'opzione --configurations per fornire un oggetto di configurazione JSON. Le proprietà dell'oggetto di configurazione specificano la modalità di archiviazione e il percorso della directory principale in Amazon S3. Il percorso Amazon S3 specificato deve trovarsi nella stessa regione del cluster Amazon EMR. Solo un cluster attivo alla volta può utilizzare la stessa directory principale HBase in Amazon S3. Per i passaggi della console e un esempio dettagliato di creazione di cluster utilizzando il, consulta. AWS CLICreazione di un cluster con HBase Un esempio di oggetto di configurazione è mostrato nel seguente snippet JSON.

{
  "Classification": "hbase-site",
  "Properties": {
    "hbase.rootdir": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-hbase-rootdir"}
},
{
  "Classification": "hbase",
  "Properties": {
  "hbase.emr.storageMode":"s3"
  }
}
		

Utilizzo della replica di lettura al cluster

Dopo aver configurato un cluster principale utilizzando HBase su Amazon S3, puoi creare e configurare una replica di lettura al cluster che fornisce accesso in sola lettura agli stessi dati del cluster principale. Ciò è utile quando è necessario accesso simultaneo per eseguire query sui dati o accesso ininterrotto se il cluster principale diventa non disponibile. La funzione replica di lettura è disponibile con Amazon EMR versione 5.7.0 e successive.

Il cluster principale e la replica di lettura al cluster vengono impostati nello stesso modo con una differenza importante. Entrambi fanno riferimento allo stesso percorso hbase.rootdir. Tuttavia, la classificazione hbase per la replica di lettura al cluster include la proprietà "hbase.emr.readreplica.enabled":"true".

Il cluster read-replica è progettato per operazioni di sola lettura e non deve essere eseguita alcuna azione manuale di compattazione o scrittura su di esso. Per le versioni di Amazon EMR precedenti alla 7.4.0, si consiglia di disabilitare la compattazione sul cluster di lettura-replica quando si abilita la funzionalità di lettura-replica. Questa precauzione è necessaria perché, con la funzionalità persistente di tracciamento HFile abilitata sul cluster primario, è possibile che il cluster di lettura-replica compatti le tabelle di sistema, causando potenzialmente un problema nel cluster primario. FileNotFoundException La disabilitazione della compattazione sul cluster di lettura e replica impedisce le incongruenze dei dati tra il cluster primario e quello di replica di lettura.

Ad esempio, data la classificazione JSON per il cluster primario illustrata in precedenza nell'argomento, la configurazione per un cluster di replica in lettura per le versioni EMR precedenti alla 7.4.0 è la seguente:

{
  "Classification": "hbase-site",
  "Properties": {
    "hbase.rootdir": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-hbase-rootdir",
    "hbase.regionserver.compaction.enabled": "false"			
  }
},
{
  "Classification": "hbase",
  "Properties": {
  "hbase.emr.storageMode":"s3",
  "hbase.emr.readreplica.enabled":"true"
  }
}
		

Per le versioni di Amazon EMR successive alla 7.3.0, ora utilizziamo la Monitoraggio dei file di archiviazione funzionalità, quindi non è necessario disabilitare le compattazioni.

Sincronizzazione della replica di lettura quando si aggiungono dati

Poiché la replica di lettura utilizza HBase StoreFiles e i metadati che il cluster primario scrive su Amazon S3, la replica di lettura è aggiornata solo quanto il data store Amazon S3. Le seguenti indicazioni consentono di ridurre il ritardo tra il cluster principale e la replica di lettura durante la scrittura dei dati.

Tracciamento HFile persistente

Il tracciamento HFile persistente utilizza una tabella di sistema HBase chiamata hbase:storefile per tracciare direttamente i percorsi HFile utilizzati per le operazioni di lettura. I nuovi percorsi HFile vengono aggiunti alla tabella come i dati aggiuntivi vengono aggiunti ad HBase. Questo rimuove le operazioni di rinomina come meccanismo di commit nelle operazioni HBase del percorso di scrittura critico e ottimizza il tempo di ripristino quando si apre una regione HBase leggendo dalla tabella di sistema hbase:storefile anziché dall'elenco delle directory del file system. Questa funzionalità è abilitata per impostazione predefinita nelle versioni di Amazon EMR da 6.2.0 a 7.3.0 e non richiede alcuna procedura di migrazione manuale.

Disabilitare il tracciamento HFile persistente

Il tracciamento persistente di hFile è abilitato per impostazione predefinita a partire dalla release 6.2.0 di Amazon EMR. Per disabilitare il tracciamento HFile persistente, specifica la seguente override di configurazione durante l'avvio di un cluster:

{
  "Classification": "hbase-site",
  "Properties": {
    "hbase.storefile.tracking.persist.enabled":"false",
    "hbase.hstore.engine.class":"org.apache.hadoop.hbase.regionserver.DefaultStoreEngine"
  }
}

Sincronizzazione manuale della tabella Storefile

La tabella storefile viene mantenuta aggiornata man mano che vengono create nuove istanze HFile. Tuttavia, se la tabella storefile non è sincronizzata con i file di dati per qualsiasi motivo, è possibile utilizzare i comandi seguenti per sincronizzare manualmente i dati:

Sincronizza la tabella Storefile in una regione online:

hbase org.apache.hadoop.hbase.client.example.RefreshHFilesClient <table>

Sincronizza la tabella Storefile in una regione offline:

Ridimensionamento della tabella Storefile

La tabella Storefile è suddivisa in quattro regioni per impostazione predefinita. Se la tabella Storefile presenta ancora un'ingente mole di scrittura, può essere ulteriormente divisa in modalità manuale.

Per dividere una regione critica specifica, utilizza il seguente comando (da eseguire in "hbase shell").

hbase cli> split '<region name>'

Per dividere la tabella, utilizza il seguente comando (da eseguire in "hbase shell").

hbase cli> split 'hbase:storefile'

Monitoraggio dei file di archiviazione

Per impostazione predefinita, utilizziamo l'FileBasedStoreFileTrackerimplementazione. Questa implementazione crea nuovi file direttamente nella directory dell'archivio, evitando la necessità di operazioni di ridenominazione. Mantiene in memoria un elenco di istanze hfile impegnate, supportato da meta file in ogni directory di archivio. Ogni volta che viene eseguito il commit di un nuovo hfile, l'elenco dei file tracciati nell'archivio specificato viene aggiornato e viene scritto un nuovo metafile con il contenuto dell'elenco e scartando il metafile precedente, che contiene un elenco obsoleto. Ulteriori informazioni su Store File Tracking sono disponibili su Store File Tracking nella guida di riferimento di Apache HBase.

L'implementazione del FileBasedStoreFile tracker è abilitata per impostazione predefinita, a partire dalla versione 7.4.0 di Amazon EMR:

{
  "Classification": "hbase-site",
  "Properties": {
    hbase.store.file-tracker.impl: "org.apache.hadoop.hbase.regionserver.storefiletracker.FileBasedStoreFileTracker"
   }
}

Per disabilitare l' FileBasedStoreFileTracker implementazione, specifica la seguente modifica della configurazione all'avvio di un cluster:

{
  "Classification": "hbase-site",
  "Properties": {
    hbase.store.file-tracker.impl: "org.apache.hadoop.hbase.regionserver.storefiletracker.DefaultStoreFileTracker"
   }
}

Configurazione della politica di lettura S3A per HBase

A partire dalla versione 7.10 di Amazon EMR, HBase su Amazon S3 utilizza il client del file system S3A. Per impostazione predefinita, la proprietà fs.s3a.experimental.input.fadvise è impostata su normal. In questa modalità, S3A si adatta automaticamente tra politiche di lettura sequenziali e casuali in base al modello di accesso osservato del flusso di input.

HBase su Amazon S3 si basa su letture sequenziali per compattazioni, scansioni e carichi di massa. In alcuni casi, la modalità normale potrebbe passare alla politica di lettura casuale. Ciò può accadere anche se le letture successive rimangono sequenziali. Quando ciò si verifica, le prestazioni di lettura per compattazioni, scansioni e carichi di massa possono peggiorare in modo significativo.

Se riscontri uno dei seguenti sintomi, imposta la policy di lettura di S3A su: sequential

Specificate la seguente configurazione al momento della creazione del cluster:

[
  {
    "Classification": "hbase-site",
    "Properties": {
      "fs.s3a.experimental.input.fadvise": "sequential"
    }
  }
]

Applica questa proprietà hbase-site.xml a tutti i nodi. La modifica ha effetto dopo il riavvio dei processi del server primario e regionale di HBase.

Configurazione della politica di lettura per le operazioni di caricamento in blocco

Se è necessario migliorare solo le prestazioni del caricamento di massa senza modificare la configurazione a livello di cluster, è possibile passare la proprietà direttamente al comando. completebulkload

Per utilizzare la politica di lettura sequenziale per una singola operazione di caricamento in blocco:

sudo -u hbase hbase completebulkload \
  -Dfs.s3a.experimental.input.fadvise=sequential \
  s3://amzn-s3-demo-bucket/path/to/hfiles table_name

In alternativa, è possibile utilizzare EMRFS per l'operazione di caricamento in blocco:

sudo -u hbase hbase completebulkload \
  -Dfs.s3.impl=com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.EmrFileSystem \
  s3://amzn-s3-demo-bucket/path/to/hfiles table_name

Considerazioni operative

I server regionali HBase vengono utilizzati BlockCache per archiviare le letture dei dati in memoria e BucketCache per archiviare le letture dei dati sul disco locale. Inoltre, i server regionali archiviano i dati scritti in memoria e utilizzano MemStore i log write-ahead per archiviare le scritture dei dati in HDFS prima che i dati vengano scritti su HBase in Amazon S3. StoreFiles Le prestazioni di lettura del cluster fanno riferimento alla frequenza con cui un record può essere recuperato dalle cache in memoria o su disco. Un errore nella cache comporta la lettura del record da Amazon S3, che ha una latenza e una deviazione standard significativamente più elevate rispetto alla lettura da HDFS. StoreFile Inoltre, le frequenze di richiesta massime per Amazon S3 sono inferiori rispetto a quelle che possono essere ottenute dalla cache locale, pertanto il caching dei dati può essere importante per i carichi di lavoro gravosi in lettura. Per maggiori informazioni sulle prestazioni di Amazon S3, consulta la sezione Ottimizzazione delle prestazioni nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.

Per migliorare le prestazioni, ti consigliamo di memorizzare nella cache la massima quantità di set di dati possibile nello storage dell'istanza EC2. Poiché BucketCache utilizza lo storage di istanze EC2 del server regionale, puoi scegliere un tipo di istanza EC2 con un archivio di istanze sufficiente e aggiungere lo storage Amazon EBS per soddisfare le dimensioni della cache richieste. Puoi anche aumentare le BucketCache dimensioni degli store di istanze e dei volumi EBS collegati utilizzando la proprietà. hbase.bucketcache.size L'impostazione predefinita è 8192 MB.

Per quanto riguarda le scritture, la frequenza dei MemStore flush e il numero di StoreFiles presenze durante le compattazioni minori e maggiori possono contribuire in modo significativo all'aumento dei tempi di risposta dei Region Server. Per prestazioni ottimali, prendete in considerazione l'aumento delle dimensioni del moltiplicatore di blocchi MemStore flush e hRegion, che aumenta il tempo trascorso tra le compattazioni principali, ma aumenta anche il ritardo di coerenza se utilizzate una replica di lettura. In alcuni casi, è possibile migliorare le prestazioni utilizzando dimensioni dei blocchi di file più grandi (ma inferiori a 5 GB) per attivare la funzionalità di caricamento in più parti Amazon S3 in EMRFS. La dimensione predefinita del blocco di Amazon EMR è 128 MB. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione HDFS. Raramente vediamo clienti che superano le dimensioni dei blocchi da 1 GB mentre eseguono il benchmarking delle prestazioni con scarichi e compattazioni. Inoltre, le compattazioni HBase e i server regionali funzionano in modo ottimale quando è necessario compattarne un numero inferiore. StoreFiles

Il rilascio delle tabelle su Amazon S3 può richiedere molto tempo perché è necessario rinominare directory di grandi dimensioni. Valuta se disabilitare le tabelle anziché rilasciarle.

Esiste un processo di pulitura HBase che rimuove vecchi file WAL e file dello store. Con Amazon EMR versione 5.17.0 e successive, il processo di eliminazione è abilitato a livello globale e le seguenti proprietà di configurazione possono essere utilizzate per controllare il comportamento di tale processo.

Con Amazon EMR versione 5.17.0 e precedenti, l'operazione del processo di eliminazione può influenzare le prestazioni delle query durante l'esecuzione di carichi di lavoro gravosi, pertanto ti consigliamo di abilitare il processo di eliminazione solo durante gli orari non di punta. Il processo di pulitura dispone dei seguenti comandi shell HBase:

Proprietà per l'ottimizzazione delle prestazioni HBase su Amazon S3

I seguenti parametri possono essere regolati per ottimizzare le prestazioni del carico di lavoro durante l'utilizzo di HBase su Amazon S3.

Chiusura e ripristino di un cluster senza perdita di dati

Per chiudere un cluster Amazon EMR senza perdere dati che non sono stati scritti su Amazon S3, è necessario svuotare la cache in Amazon S3 MemStore per scrivere nuovi file di archiviazione. In primo luogo, dovrai disabilitare tutte le tabelle. La seguente configurazione di fase può essere utilizzata quando si aggiunge una fase al cluster. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di fasi mediante la AWS CLI e la console nella Guida alla gestione di Amazon EMR.

Name="Disable all tables",Jar="command-runner.jar",Args=["/bin/bash","/usr/lib/hbase/bin/disable_all_tables.sh"]	

In alternativa, puoi eseguire direttamente il seguente comando bash.

bash /usr/lib/hbase/bin/disable_all_tables.sh

Dopo aver disattivato tutte le tabelle, svuotare la tabella hbase:meta utilizzando la shell HBase e il seguente comando.

flush 'hbase:meta'

Quindi, puoi eseguire uno script di shell fornito sul cluster Amazon EMR per svuotare la cache. MemStore Puoi aggiungerlo come una fase o eseguirlo direttamente utilizzando la AWS CLI sul cluster. Lo script disabilita tutte le tabelle HBase, il che fa sì che il MemStore server di ogni regione venga trasferito ad Amazon S3. Se lo script viene completato correttamente, i dati vengono mantenuti in Amazon S3 e il cluster può essere terminato.

Per riavviare un cluster con gli stessi dati HBase, specifica la stessa posizione Amazon S3 del cluster precedente nella proprietà di configurazione o utilizzando Console di gestione AWS hbase.rootdir la proprietà di configurazione.