摘要：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运维工具，其他的如Bulkload批量导入，数据迁移，测试相关的pe等暂不描述。如果有写的不对的请指正，多谢。
官方文档：https://hbase.apache.org/book.html
到此这篇关于10大HBase常见运维工具整理小结的文章就介绍到这了,更多相关HBase 运维工具内容请搜索好代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好代码网！
