昨天在飛機上的2個小時看了一遍HBase的Client API，有幾點心得：

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1.在Put小記錄時最好關(guān)閉autoFlush，并合理設(shè)置WriterBuffer：

因為每次Put都要進行一次RPC調(diào)用+WAL（關(guān)閉對寫入提升非常大）+Server端處理，如果對于大批量小數(shù)據(jù)寫入的話RPC的RTT消耗的時間就會成為寫入的損耗點，因此可以通過本地緩沖批量提交的方式；默認的WriteBuffer大小是2MB，當autoFlush關(guān)閉時，客戶端每次put都會寫入到一個ArrayList內(nèi)，每10次檢查一次，當size超過WriteBuffer size時則進行一次flushCommit，會將WB的Put按照RS進行分組，每個RS進行一次RPC調(diào)用處理；

當提交到Server端后，如果發(fā)生異常，則會將WB中已經(jīng)寫入的Put刪除，保留提交失敗的進行異常處理；

不過WB的大小需要合理設(shè)置，因為占用本地和RS的內(nèi)存.

本地內(nèi)存占用很好估計，而服務(wù)端的內(nèi)存大消耗則是：hbase.client.write.buffer * hbase.regionserver.handler.count * number ofregion server

2.Scanner的batch/cache設(shè)置：

Scan具體的處理流程如下圖：

Caching的設(shè)置主要影響RSnext的調(diào)用(可以理解成面向“行”的batch)，而batch則是RSRegionScanner每次nextInternal獲取的keyvalue數(shù)（可以理解成面向“列”的batch）；

因此具體SCAN調(diào)用RPC次數(shù)由兩個參數(shù)共同決定=cells總數(shù)/（caching*min(batch,cells/row)）；

那這里scanner的next(n)其實和MYSQL JDBC里的fetch類似，其實是在客戶端loop模擬的，而不是真的在server端進行batch fetch，其實這里的scan和mysql里的cursor是非常類似的，因此理解了一個理解另外一個就是水到渠成了.

不過這里也有WB同樣的問題就是內(nèi)存消耗，以及網(wǎng)絡(luò)傳輸,處理完畢時及時關(guān)閉.

3.HConnection的處理：

簡稱HC，都是由shared的HCManager產(chǎn)生，而一個HC是存儲在HCManager的HBASE_INSTANCES的MAP類型里，也就是說同一個Client+Conf是共享HC的，這樣有個好處就是首先共享了 ZK連接，其實就是在split/merge時只對一個HC進行metadata refresh就OK了.

缺點就是這些連接會一直保持到客戶端進程退出，會導(dǎo)致ZK連接超maxClientCnxns異常.

4.Coprocessor：

類似對比MySQL的trigger和procedure.稍候再詳細介紹

5.Counter

這個計數(shù)器非常好用，不過用HBase做計數(shù)compared to redis是不是略重了：P

6.RowLock

這個應(yīng)該是被禁用掉的東西，RS殺手啊...可以把rpc handler hold住lease.period...

7.管理API：

Split/Compact運維利器:)

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網(wǎng)站標題：HBaseClientAPI簡析-創(chuàng)新互聯(lián)
本文地址：http://redsoil1982.com.cn/article12/idjgc.html

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