面试题：HBase与MapReduce深度融合的数据流向优化及性能调优

数据流向优化

实现思路：
- 在数据写入HBase之前，对数据进行预处理。例如，通过ETL（Extract，Transform，Load）工具对数据进行清洗、转换和聚合，减少无效数据的写入。
- 采用数据分区策略，根据业务需求和数据特征对HBase表进行合理分区。如按照时间、地域等维度进行分区，使得MapReduce作业在读取数据时能够并行处理不同分区的数据，提高读取效率。
技术要点：
- ETL工具可选用Apache NiFi等，它具有可视化界面，便于配置数据处理流程。通过编写自定义的处理器实现数据的清洗和转换逻辑。
- 在HBase中创建表时，使用HBaseAdmin的createTable方法并传入HRegionSpecifier来指定分区策略。例如，按时间分区可通过Bytes.toBytes(startTime)和Bytes.toBytes(endTime)设置分区范围。

资源调度

实现思路：
- 使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理和调度。为不同租户分配独立的队列，根据租户的业务优先级和资源需求设置队列的资源分配权重。
- 采用公平调度策略，确保每个租户的MapReduce作业都能公平地获取集群资源。同时，根据作业的资源需求动态调整资源分配，避免资源浪费或过度分配。
技术要点：
- 在YARN的配置文件（如yarn-site.xml）中配置队列和资源分配权重。例如：

<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
    <value>/etc/hadoop/fair-scheduler.xml</value>
</property>

- 在`fair-scheduler.xml`中定义队列和权重：

<allocations>
    <queue name="tenant1">
        <weight>2</weight>
    </queue>
    <queue name="tenant2">
        <weight>1</weight>
    </queue>
</allocations>

- 通过`yarn application -appId <appId> -updateQueue <queueName>`命令动态调整作业队列。

应对表结构变更

实现思路：
- 建立表结构版本控制机制。每次表结构变更时，记录变更的版本号和变更内容。MapReduce作业在读取数据时，根据表结构版本号采用相应的读取逻辑。
- 采用表结构兼容设计，在表结构变更时，尽量保证新旧结构的兼容性。例如，新增列族时，为旧数据填充默认值，避免MapReduce作业因数据结构不一致而失败。
技术要点：
- 在HBase表中新增一个隐藏列族用于存储表结构版本信息。每次表结构变更时，更新该列族中的版本号。例如：

HTable table = new HTable(conf, "yourTableName");
Put put = new Put(Bytes.toBytes("versionRow"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("hiddenCF"), Bytes.toBytes("version"), Bytes.toBytes(newVersion));
table.put(put);

- 在MapReduce作业中，读取表结构版本信息并根据版本号进行相应的处理：

Job job = Job.getInstance(conf, "yourJobName");
// 读取表结构版本
HTable table = new HTable(conf, "yourTableName");
Get get = new Get(Bytes.toBytes("versionRow"));
Result result = table.get(get);
byte[] version = result.getValue(Bytes.toBytes("hiddenCF"), Bytes.toBytes("version"));
if (Bytes.compareTo(version, Bytes.toBytes(oldVersion)) == 0) {
    // 旧结构处理逻辑
} else {
    // 新结构处理逻辑
}

- 在表结构变更时，通过HBase的`alter`命令添加新列族，并通过MapReduce作业为旧数据填充默认值：

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
HColumnDescriptor newColumnFamily = new HColumnDescriptor("newCF");
admin.addColumn("yourTableName", newColumnFamily);
// 填充默认值作业
Job fillDefaultJob = Job.getInstance(conf, "fillDefaultValue");
// 设置作业逻辑填充默认值

面试题：HBase与MapReduce深度融合的数据流向优化及性能调优

知识考点

面试题答案

数据流向优化

资源调度

应对表结构变更