1、背景
随着大数据表格应用的驱动,我们的HBase集群越来越大,然而由于机器、网络以及HBase内部的一些不确定性的bug,使得系统面临着一些不确定性的故障。
因此,HBase上有很多的Region组成,需要控制每个表格的Region的状态。
分析:
1)实时掌控Region的状态。应用的每次访问要直接与HBase某个Region关联,需要探测Table上Region是否处于可用状态。
2)Region的读写与底层的HDFS的状态相互关联。这种关联决定了通过Region的读写状况的监控,也可以反映HDFS的状况。
2、实战工具
org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary 监控Region的可用和读写状况。==>对应分析中前两个问题。
使用方法:
Usage: bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary [opts] ]
where [opts] are:
-help Show this help and exit.
-daemon Continuous check at defined intervals.
-interval <N> Interval between checks (sec)
where [opts] are:
-help Show this help and exit.
-daemon Continuous check at defined intervals.
-interval <N> Interval between checks (sec)
执行${HBASE_HOME}/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
在不同配置情况下对集群内所有的Table进行探测,探测的结果如下:
它默认会取出Region的startKey,按照ColumnFamily分别执行一次Get操作,并打印出系统的延迟。对于Region出问题的情况下,会打印出failed的状态。
然而这个工具仍然存在不足:
1)无法提供Region服务异常的实时报警。
2)未提供对于延迟的监控与报警。
我们在代码里添加了相应的报警功能,每次探测一次,找出延迟超过最高限或者Region有问题的Table,并通过邮件或者Message及时告警。
ps:为了增加监控的智能反应,在出现hfile文件无法seek或者Region offline的情况下,程序会通过HBaseAdmin.assign(regionName)接口重新部署一次Region,可以避免如下的异常:
1)Region上storefile不一致。例如,storefile list中文件与hdfs上的文件没有对应上。这种问题可能会在系统Compaction异常或者split操作过程中出现,重新assign会重新加载这部分的数据,即可避免此问题。
2)Region处于Offline状态。例如RS下线,HMaster宕机的情况下,AM无法工作,会造成此现象。
备注:
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