utf7

HBase Bulkload 失败问题处理以及改进

2020/06/10 HBase

HBase Bulkload 失败问题处理以及改进

某天某应用找到我，说线上 bulkload 导入数据到 HBase 失败

check 了一下 MR 日志，报错如下

java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.CorruptHFileException: Problem reading HFile Trailer from file hdfs://******/*****/f1/2adb6a82818642aca73daf999063f655
       org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.groupOrSplitPhase(LoadIncrementalHFiles.java:584)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad(LoadIncrementalHFiles.java:440)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad(LoadIncrementalHFiles.java:327)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at sun.reflect.misc.Trampoline.invoke(MethodUtil.java:75)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at sun.reflect.misc.MethodUtil.invoke(MethodUtil.java:279)

上面的报错很明显，Bulkload 导入最后一步，执行 doBulkload 的时候，将生成的 HFile 导入到 HBase 中出现问题，原因是执行 doBulkload 的客户端 没有 snappy 本地库。所以只需要添加 snappy 本地库即可。

但是这样处理是否有问题呢：

首先我们来看一下 bulkload 的原理：

bulkload 原理就是通过 MR/Spark 程序根据 HBase 表的 region 范围 (startkey/endkey) 来做 partition 直接生成 HFile ，然后通过 doBulkload 命令将 HFile move 到 HBase RegionServer 的 Region 对应的列族目录下， StoreFileManager 更新维护的 HFile 列表对象即可。bulkload 和 doBulkload 详细原理，由于涉及的内容比较多，后面有时间的话单独写个博客来介绍。这里就不展开了。

所以这里面会使用到压缩的地方应该有三处：

1、MR 生成 HFile 的时候

2、doBulkload 的时候

3、导入到 HBase ，然后 HBase 自身读取/写入/compaction 的时候

集群是我们自己开发维护的 HBase 分支， 虽然默认已经集成了常用的 native 的库，比如 snappy，zstd ，但通常执行 bulkload 的 MR 程序或者 doBulkload 的客户端与 HBase 不在一个集群，例如这个本例就是。这会导致往压缩的 HBase 表中导入数据失败 。

基于以上的原因和问题，对 HBase Bulkload 做了一个简单的改进：

思路很简单：就是 bulkload 的时候，支持在客户端设置压缩格式，而不是直接使用原始表的压缩格式。

虽然这个改进很简单，但在我们的实际场景下，还是很有用的：

1、MR/doBulkload 客户端可以设置非压缩的格式，从而避免因为没有本地库导致的失败，也就是本文中出现的情况

2、bulkload 设置生成非压缩的 HFile 格式，性能更好，后续compaction，仍然会根据表的压缩格式来合并，存储容量影响很小的情况下，提高性能.

这个特性在我们的版本中结合实现的 flush 、compaction 设置异构存储策略、压缩编码以及 WAL ON SSD 可以做到数据异构以及冷热分离，比如 flush/bulkload 生成的 HFile 到 SSD 中，并且不设置压缩和编码；通过compaction 执行压缩/编码到HDD中. 这样的话，发生在HBase 的关键路径的写入、导入、读取、compaction 性能大幅提升。

3、在跨数据中心同步中，使用 bulkload replication 的情况下，表是未压缩的，可以反过来，设置生成 HFile 压缩，这样可以减少跨数据中心的同步带宽消耗。

后来改进贡献给了社区，感兴趣可参考：

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-21810

https://utf7.github.io/docs/hbaseconasia2019track31430-190819225905.pdf

Search

    Post Directory