面试题：HBase HBaseAdmin在复杂集群环境下的模式操作优化策略

资源调度优化策略

选择低峰时段操作：
- 分析业务流量，挑选集群负载最低的时间段进行表删除和重建操作，比如凌晨业务低谷期。

控制操作并发度：

避免一次性发起过多删除或重建请求，防止瞬间占用过多资源。可以设置一个合理的并发任务数，例如在Java中使用ExecutorService来管理线程池控制并发。

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); // 设置并发数为5
List<Callable<Void>> tasks = new ArrayList<>();
for (TableName tableName : tablesToDelete) {
    tasks.add(() -> {
        hBaseAdmin.deleteTable(tableName);
        return null;
    });
}
try {
    executorService.invokeAll(tasks);
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
}
executorService.shutdown();

负载均衡优化策略

分散操作到不同RegionServer：

对于删除和重建操作，尽量均匀地分布在各个RegionServer上。在HBase中，表的Region分布是自动管理的，但在删除时，可以先获取集群的RegionServer列表，然后按照一定规则（如轮询）依次在不同的RegionServer上执行删除相关操作。

from thriftpy2 import load
from thriftpy2.rpc import make_client
hbase_thrift = load('hbase.thrift', module_name='hbase_thrift')

region_servers = ['rs1.example.com', 'rs2.example.com', 'rs3.example.com']
tables_to_delete = ['table1', 'table2', 'table3']
for i, table in enumerate(tables_to_delete):
    rs = region_servers[i % len(region_servers)]
    with make_client(hbase_thrift.HBase, rs, 9090) as client:
        client.delete_table(table)

监控和调整：
- 在操作过程中实时监控各个RegionServer的负载情况（如CPU、内存、网络等），如果发现某个RegionServer负载过高，动态调整后续操作的分布，将任务分配到负载较低的RegionServer上。

数据一致性优化策略

预写日志（WAL）处理：
- 在删除表之前，可以先禁用WAL，减少写入操作对集群的影响，并且确保删除操作不会产生额外的日志记录。在Java中可以通过HBaseAdmin的相关方法操作：
```
hBaseAdmin.disableTable(tableName);
hBaseAdmin.deleteTable(tableName);
```
- 重建表时，确保数据的一致性写入。可以在写入数据时使用Put操作的同步机制，确保数据被正确持久化。
```
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("new_table"));
Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"), Bytes.toBytes("value"));
table.put(put);
table.close();
```

版本控制和校验：

在重建表后，可以通过数据版本控制和校验机制来确保数据的一致性。例如，在写入数据时记录版本号，读取数据时进行版本校验。

Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1"));
put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"), 1L, Bytes.toBytes("value")); // 设置版本号为1
table.put(put);
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col"));
get.setMaxVersions(1);
Result result = table.get(get);
if (result != null && result.getColumnLatestCell(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("col")).getTimestamp() == 1L) {
    // 数据一致性校验通过
}

面试题：HBase HBaseAdmin在复杂集群环境下的模式操作优化策略

知识考点

面试题答案

资源调度优化策略

负载均衡优化策略

数据一致性优化策略