大数据组件运维工具之HBase
HBase自带许多运维工具，为用户提供管理、分析、修复和调试功能。本文将列举一些常用HBase工具，开发人员和运维人员可以参考本文内容，利用这些工具对HBase进行日常管理和运维。
HBase组件介绍
HBase作为当前比较热门和广泛使用的NoSQL数据库，由于本身设计架构和流程上比较复杂，对大数据经验较少的运维人员门槛较高，本文对当前HBase上已有的工具做一些介绍以及总结。
写在前面的说明：
1） 由于HBase不同版本间的差异性较大（如HBase2.x上移走了hbck工具），本文使用的所有命令行运行的环境为MRS_1.9.3，对应的HBase版本为1.3.1，部分命令在HBase2上不支持（有时间的话会对HBase2做单独的介绍）。
2） 本文所涉及的HBase工具均为开源自带工具，不涉及厂商自研的优化和运维工具。
Canary工具
HBase Canary是检测HBase集群当前状态的工具，用简单的查询来检查HBASE上的region是否可用（可读）。它主要分为两种模式
1） region模式（默认），对每个region下每个CF随机查询一条数据，打印是否成功以及查询时延。
#对t1和tsdb-uid表进行检查 hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary t1 tsdb-uid #注意：不指定表时扫所有region
2） regionserver模式，对每个regionserver上随机选一个表进行查询，打印是否成功以及查询时延。
#对一个regionserver进行检查 hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary -regionserver node-ana-coreQZLQ0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com #注意：不指定regionserver时扫所有regionserver
Canary还可以指定一些简单的参数，可以参考如下
总结：
对集群影响：2星（只是简单的读操作，region个数极多的时候会占用少部分请求吞吐）
实用性：2星
HFile工具
HBase HFile查看工具，主要用来检查当前某个具体的HFile的内容/元数据。当业务上发现某个region无法读取，在regionserver上由于文件问题无法打开region或者读取某个文件出现异常时，可用此工具单独来检查HFile是否有问题
#查看t1表下的其中一个HFile的详情，打印KV hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -v -m -p -f /hbase/data/default/t1/4dfafe12b749999fdc1e3325f22794d0/cf1/06e102be436c449693734b222b9e9aab
使用参数如下：
总结：
对集群影响：1星（此工具不走HBase通道，只是单纯的读取文件，不影响集群）
实用性：4星（可精确判断具体的HFile内容是否有问题）
RowCounter和CellCounter工具
RowCounter 是用MapReduce任务来计算表行数的一个统计工具。而和 RowCounter类似，但会收集和表相关的更细节的统计数据，包括：表的行数、列族数、qualifier数以及对应出现的次数等。两个工具都可以指定row的起止位置和timestamp来进行范围查询
# RowCounter扫描t1 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter t1 #用CellCounter扫描t1表并将结果写入HDFS的/tmp/t1.cell目录 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CellCounter t1 /tmp/t1.cell
使用参数如下：
总结：
对集群影响：3星（需要起MapReduce对表所有region进行scan，占用集群资源）
实用性：3星（HBase统计自身表行数的唯一工具， hbase shell中count效率比较低）
Clean工具
clean命令是用来清除HBase在ZooKeeper合HDFS上数据的工具。当集群想清理或铲除所有数据时，可以让HBase恢复到最初的状态。
#清除HBase下的所有数据 hbase clean --cleanAll使用参数如下：
总结：
对集群影响：5星（删除HBase集群上所有数据）
实用性：2星（除开需要重新设置HBase数据的场景如要切换到HBase on OBS，平时很少会用到）
HBCK工具
HBase的hbck工具是日常运维过程中使用最多的工具，它可以检查集群上region的一致性。由于HBase的RIT状态较复杂也最容易出现问题，日常运维过程中经常会遇到region不在线/不一致等问题，此时就可以根据hbck不同的检查结果使用相应的命令进行修复。
#检查t1表的region状态 hbase hbck t1 #修复t1表的meta并重新assign分配 hbase hbck -fixMeta -fixAssignments t1
由于该工具使用的场景太多太细，此处就不作展开介绍了，可以查看参数的描述来对各种异常场景进行修复。注意：在不清楚异常原因的情况下，千万不要乱使用修复命令病急乱投医，很有可能会使问题本身更糟糕。
使用参数如下：
总结：
对集群影响：4星（个别meta相关命令对集群影响极大）
实用性：5星（hbck是HBase运维人员的最基本运维工具）
RegionSplitter工具
RegionSplitter是HBase的Pre-splitting工具，在table初始化的时候如果不配置pre-split的话，HBase不知道如何去split region，这就很大可能会造成后续的region/regionserver的热点，最好的办法就是首先预测split的切分点，在建表的时候做pre-splitting，保证一开始的业务访问总体负载均衡。RegionSplitter能够通过具体的split算法在建表的时候进行pre-split，自带了两种算法：
HexStringSplit
使用8个16进制字符来进行split，适合row key是十六进制的字符串(ASCII)作为前缀的时候
UniformSplit
使用一个长度为8的byte数组进行split，按照原始byte值（从0x00~0xFF）右边以00填充。以这种方式分区的表在Put数据的时候需要对rowkey做一定的修饰， 比如原来的rowkey为rawStr，则需要对其取hashCode，然后进行按照byte位反转后放在最初rowkey串的前面
#创建test_table表，并使用HexStringSplit算法预分区10个
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_table HexStringSplit -c 10 -f f1
#Tips：此操作等价于在hbase shell中create ' test_table ', { NAME => 'f1'},{NUMREGIONS => 10, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
总结：
不管是HBase自带的哪一种pre-split算法，都是建立在表数据本身的rowkey符合它约定格式的条件下，实际用户还是需要按业务来设计rowkey，并实现自己的pre-split算法（实现SplitAlgorithm接口）
对集群影响：1星（创建表操作，不影响其他集群业务）
实用性：3星（实际pre-split都是按实际业务来的，对于测试来说可以使用HBase默认的split算法来构造rowkey格式）
FSHLog工具
FSHLog是HBase自带的一个WALs文件检查和split工具，它主要分为两部分功能
dump
将某个WAL文件中的内容dump出来具体的内容
split
触发某个WAL文件夹的WAL split操作
#dump出某个当前的WALs文件中的内容 hbase org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.FSHLog --dump /hbase/WALs/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com,16020,1591846214733/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801
相关参数
总结：
对集群影响：2星（触发的WAL split操作会对相应的Worker节点增加少量的负载，当需要split的WAL极大时，会对region级别的业务有影响）
实用性：4星（可以很好的检查WAL内容的准确性，以及适用于WAL搬迁的场景）
WALPlayer工具
WALPlayer是一个将WAL文件中的log回放到HBase的工具。可以通过对某个表或者所有表进行数据回放，也可以指定相应的时间区间等条件进数据回放。
#回放一个WAL文件的数据到表t1 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.WALPlayer /tmp/node-ana-coreqzlq0002.1432edca-3d6f-4e17-ad52-098f2adde2e6.com%2C16020%2C1591846214733.1592184625801 t1
Q&A：FSHLog和WALPlayer都能将WAL文件中的数据恢复到HBase中，有什么差异区别？
FSHLog是触发WAL split请求到HMaster中，会对WAL中的所有数据恢复到HBase，走的是HBase自己的WAL split流程。而WALPlayer是本身起MR任务来扫WAL文件中的数据，对符合条件的数据put到特定的表中或输出HFile到特定目录
相关参数：
总结：
对集群影响：3星（起MR任务会占用部分集群资源）
实用性：4星（在某些特定的场景下实用性很高，如replication预同步，表数据恢复）
OfflineMetaRepair工具
OfflineMetaRepair工具由于修复HBase的元数据。它会基于HBase在HDFS上的region/table元数据，重建HBase元数据。
#重新建立hbase的元数据 hbase org.apache.hadoop.hbase.util.hbck.OfflineMetaRepair
Q&A： hbck的fixMeta同样可以修复HBase的元数据，还能指定具体的表使用更加灵活，还有必要使用OfflineMetaRepair？
hbck工具是HBase的在线修复工具，如果HBase没有启动是无法使用的。OfflineMetaRepair是在离线状态修复HBase元数据
相关参数：
总结：
对集群影响：5星（备份原始元数据表后，会重建HBase元数据）
实用性：4星（当HBase由于元数据原因无法启动时，此工具可以恢复HBase）
Sweeper工具
Sweeper工具（HBASE-11644）可以合并HBase集群中小的MOB文件并删除冗余的MOB文件。它会基于Column Family起相应的SweepJob任务来对相应的MOB文件进行合并。注意，此工具不能与MOB的major compaction同时运行，并且同一个Column Family的Sweeper任务不能同时有多个一起运行。
#对t1表执行Sweeper hbase org.apache.hadoop.hbase.mob.mapreduce.Sweeper t1 cf1
相关参数：
总结：
对集群影响：5星（合并MOB任务会占用大量的Yarn资源和IO，对业务影响很大）
实用性：2星（只适合MOB场景，使用MOB会存在HMaster上compact的瓶颈暂不推荐（社区HBASE3上才支持，相关jira HBASE-22749））
以上就是此次介绍的所有HBase运维类工具，其他的如Bulkload批量导入，数据迁移（已在https://bbs.huaweicloud.com/blogs/114542中介绍），测试相关的pe等暂不描述。如果有写的不对的请指正，多谢
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