面试题：HBase预拆分region的常用策略及实现方式

Question

请阐述HBase预拆分region的几种常用策略，比如按固定数量拆分、按哈希值拆分等，并说明如何在实际项目中通过代码或命令行实现这些预拆分策略。

Answer 1

1. 按固定数量拆分

• 策略阐述：将表按照固定数量划分为若干个region。比如要创建的表预计数据量较大，提前规划将其分为10个region，每个region负责一部分数据。
• 代码实现（Java）：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBasePreSplitByFixedCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Admin admin = connection.getAdmin();

        byte[][] splits = new byte[9][];
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            splits[i - 1] = Bytes.toBytes(i + "");
        }

        TableName tableName = TableName.valueOf("your_table_name");
        TableDescriptor tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName)
               .addColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(Bytes.toBytes("cf")))
               .build();
        admin.createTable(tableDescriptor, splits);

        admin.close();
        connection.close();
    }
}

• 命令行实现：

create 'your_table_name', 'cf', {SPLITS => ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']}

2. 按哈希值拆分

• 策略阐述：对行键进行哈希运算，根据哈希值范围进行region拆分。这样能较为均匀地分布数据，避免数据热点。例如对行键进行MD5哈希，根据哈希值划分区间。
• 代码实现（Java）：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.hbase.util.MD5Hash;

public class HBasePreSplitByHash {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Admin admin = connection.getAdmin();

        int numRegions = 10;
        byte[][] splits = new byte[numRegions - 1][];
        for (int i = 1; i < numRegions; i++) {
            byte[] hash = MD5Hash.getMD5AsHex(Bytes.toBytes(i + "")).getBytes();
            splits[i - 1] = hash;
        }

        TableName tableName = TableName.valueOf("your_table_name");
        TableDescriptor tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName)
               .addColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(Bytes.toBytes("cf")))
               .build();
        admin.createTable(tableDescriptor, splits);

        admin.close();
        connection.close();
    }
}

• 命令行实现：

# 这里假设使用自定义脚本生成哈希值分割点
# 首先生成哈希值分割点的文件 hash_splits.txt
# 内容类似：md5_hash_value_1
#            md5_hash_value_2
#            ...
create 'your_table_name', 'cf', {SPLITS_FILE => 'hash_splits.txt'}

3. 按行键前缀拆分

• 策略阐述：根据行键的前缀进行拆分。如果行键设计有一定规律，比如以日期前缀（如20230101_xxx），可以按日期范围进行拆分，每个region负责特定日期范围的数据。
• 代码实现（Java）：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBasePreSplitByRowKeyPrefix {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Admin admin = connection.getAdmin();

        byte[][] splits = new byte[3][];
        splits[0] = Bytes.toBytes("20230101");
        splits[1] = Bytes.toBytes("20230201");
        splits[2] = Bytes.toBytes("20230301");

        TableName tableName = TableName.valueOf("your_table_name");
        TableDescriptor tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName)
               .addColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.of(Bytes.toBytes("cf")))
               .build();
        admin.createTable(tableDescriptor, splits);

        admin.close();
        connection.close();
    }
}

• 命令行实现：

create 'your_table_name', 'cf', {SPLITS => ['20230101', '20230201', '20230301']}