面试题：HBase中MapReduce执行地点性能调优策略探讨

Question

假设在HBase的MapReduce任务中，发现分布式执行地点的性能瓶颈在于网络传输延迟，你会从哪些方面着手进行性能优化？请详细阐述优化思路及涉及到的HBase和MapReduce相关配置参数。

Answer 1

优化思路

1. 数据本地化：
   • 思路：尽量让Map任务在数据存储的节点上执行，减少数据在网络中的传输。HBase的数据存储在RegionServer上，通过数据本地化策略，MapReduce任务可以直接在存储数据的RegionServer节点上处理数据，避免了跨节点的数据传输。
   • MapReduce相关：MapReduce框架会尝试将Map任务调度到数据所在的节点执行。通过配置mapreduce.jobtracker.taskScheduler为org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler（公平调度器）或org.apache.hadoop.mapred.CapacityScheduler（容量调度器），这两个调度器在一定程度上会考虑数据本地化因素，优先将任务分配到数据所在节点。
   • HBase相关：HBase本身的Region分布机制有助于数据本地化。确保RegionServer负载均衡，避免Region过度集中在少数节点，可通过hbase.regionserver.balancer.period（默认值为300000，即5分钟）等参数调整负载均衡执行的周期，使Region分布更合理，利于数据本地化。
2. 压缩数据：
   • 思路：在数据传输前对数据进行压缩，减少数据传输量，从而降低网络传输延迟。
   • MapReduce相关：设置mapreduce.map.output.compress为true开启Map输出的压缩，mapreduce.map.output.compress.codec指定压缩编解码器，如org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec（压缩率高，但压缩和解压缩速度相对较慢）、org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec（压缩和解压缩速度快，但压缩率相对较低）。对于Reduce输出，设置mapreduce.output.fileoutputformat.compress为true，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec指定相应的编解码器。
   • HBase相关：HBase表可以在创建时指定压缩方式，如HColumnDescriptor.addCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY)，使用Snappy压缩算法，这样在数据写入HBase时就进行压缩，减少存储和传输的数据量。
3. 调整网络配置：
   • 思路：优化网络带宽、调整网络拓扑结构等，从硬件层面提升网络性能。
   • MapReduce相关：通过mapreduce.task.io.sort.mb参数调整Map任务排序时使用的内存大小，合理设置该值可以减少磁盘I/O，间接减少网络传输压力。因为排序过程如果内存足够，就不需要频繁地将数据写入磁盘再读出，进而减少数据在网络中传输的机会。
   • HBase相关：hbase.regionserver.handler.count（默认值为30）表示RegionServer处理请求的线程数，适当增加该值可以提高RegionServer处理网络请求的能力，但要根据服务器硬件资源合理调整，避免线程过多导致系统资源耗尽。
4. 优化数据读取和写入：
   • 思路：减少不必要的数据读取和写入，只传输和处理需要的数据。
   • MapReduce相关：在Map阶段，可以通过设置InputFormat来过滤数据，如org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.NLineInputFormat可以按行数读取数据，避免读取过多不必要的数据。在Reduce阶段，合理设置Reduce任务的数量，通过mapreduce.job.reduces参数调整，避免Reduce任务之间过多的数据混洗（Shuffle），减少网络传输。
   • HBase相关：在读取HBase数据时，使用Scan对象设置合理的列族和列限定符，只读取需要的列数据，如Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("col1"))，避免全表扫描读取大量不必要的数据。在写入HBase时，使用BufferedMutator批量写入数据，减少写入操作的次数，从而减少网络传输。可以通过BufferedMutatorParams设置批量写入的缓冲区大小等参数，如BufferedMutatorParams params = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf("table1")); params.writeBufferSize(1024 * 1024 * 5)（设置缓冲区大小为5MB）。