Hbase预分区_hbaseshell查看分区

背景：HBase默认建表时有一个region，这个region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的region，随着数据量的不断 增加，此region已经不能承受不断增长的数据量，会进行split，分成2个region。在此过程中，会产生两个问题：1.数据往一个region上写,会有写热点问题。2.region split会消耗宝贵的集群I/O资源。基于此我们可以控制在建表的时候，创建多个空region，并确定每个region的起始和终止rowky，这样只要我们的rowkey设计能均匀的命中各个region，就不会存在写热点问题。自然split的几率也会大大降低。当然随着数据量的不断增长，该split的还是要进行split。像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区，下面给出一种预分区的实现方式:
首先看没有进行预分区的表，startkey和endkey为空。

要进行预分区，首先要明确rowkey的取值范围或构成逻辑，以我的rowkey组成为例:两位随机数+时间戳+客户号，两位随机数的范围从00-99，于是我划分了10个region来存储数据,每个region对应的rowkey范围如下：
-10,10-20,20-30,30-40,40-50,50-60,60-70,70-80,80-90,90-
在使用HBase API建表的时候，需要产生splitkeys二维数组,这个数组存储的rowkey的边界值。下面是java 代码实现:

private byte[][] getSplitKeys() {
		String[] keys = new String[] { "10|", "20|", "30|", "40|", "50|",
				"60|", "70|", "80|", "90|" };
		byte[][] splitKeys = new byte[keys.length][];
		TreeSet<byte[]> rows = new TreeSet<byte[]>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);//升序排序
		for (int i = 0; i < keys.length; i++) {
			rows.add(Bytes.toBytes(keys[i]));
		}
		Iterator<byte[]> rowKeyIter = rows.iterator();
		int i=0;
		while (rowKeyIter.hasNext()) {
			byte[] tempRow = rowKeyIter.next();
			rowKeyIter.remove();
			splitKeys[i] = tempRow;
			i++;
		}
		return splitKeys;
}
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需要注意的是，在上面的代码中用treeset对rowkey进行排序，必须要对rowkey排序，否则在调用admin.createTable(tableDescriptor,splitKeys)的时候会出错。创建表的代码如下:

/**
	 * 创建预分区hbase表
	 * @param tableName 表名
	 * @param columnFamily 列簇
	 * @return
	 */
	@SuppressWarnings("resource")
	public boolean createTableBySplitKeys(String tableName, List<String> columnFamily) {
		try {
			if (StringUtils.isBlank(tableName) || columnFamily == null
					|| columnFamily.size() < 0) {
				log.error("===Parameters tableName|columnFamily should not be null,Please check!===");
			}
			HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
			if (admin.tableExists(tableName)) {
				return true;
			} else {
				HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(
						TableName.valueOf(tableName));
				for (String cf : columnFamily) {
					tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(cf));
				}
				byte[][] splitKeys = getSplitKeys();
				admin.createTable(tableDescriptor,splitKeys);//指定splitkeys
				log.info("===Create Table " + tableName
						+ " Success!columnFamily:" + columnFamily.toString()
						+ "===");
			}
		} catch (MasterNotRunningException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			log.error(e);
			return false;
		} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			log.error(e);
			return false;
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			log.error(e);
			return false;
		}
		return true;
	}
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在hbase shell中输入命令san 'hbase:meta’查看建表结果:

从上图可看出10个region均匀的分布在了3台regionserver上(集群就3台机器regionserver)，达到预期效果。还可以在hbase的web UI界面中更加直观的查看建表的预分区信息。

再看看写数据是否均匀的命中各个region，是否能够做到对写请求的负载均衡：

public class TestHBasePartition {
public static void main(String[] args) throws Exception{
   HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
   HTable table = new HTable(conf, "testhbase");
   table.put(batchPut());
}
 
private static String getRandomNumber(){
		String ranStr = Math.random()+"";
		int pointIndex = ranStr.indexOf(".");
		return ranStr.substring(pointIndex+1, pointIndex+3);
	}
	
	private static List<Put> batchPut(){
		List<Put> list = new ArrayList<Put>();
		for(int i=1;i<=10000;i++){
			byte[] rowkey = Bytes.toBytes(getRandomNumber()+"-"+System.currentTimeMillis()+"-"+i);
			Put put = new Put(rowkey);
			put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("zs"+i));
			list.add(put);
		}
		return list;
	}
}
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我写了1万条数据，从Write Request Count一栏可以查看写请求是否均匀的分布到3台机器上，实测我的达到目标，完成