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Hbase相关-Grafana监控解读-创新互联
核心指标
本文标题：Hbase相关-Grafana监控解读-创新互联
网页链接：http://cqcxhl.com/article/cdhdgj.html
SYSTEM指标
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针对主机系统的监控指标具体配置详情请参考HDP官方文档
https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/Ambari-2.7.3.0/using-ambari-core-services/content/amb_system_servers.html
1.1 指标名称
CPU的IO/WAIT
指标含义
表示在一个采样周期内有百分之几的时间属于以下情况：CPU空闲、并且有仍未完成的I/O请求.
指标图例
影响因素 1. 此指标的数值升高的情况，可能会导致HBASE的集群的数据查询RT升高问题，那么此时就需要关注下面的关联指标是否存在瓶颈。 关联指标 1. 磁盘指标（IO带宽、IOPS） 2. 网络指标（网络带宽、网络发送数据包） 常见误区 知识参考：http://linuxperf.com/?p=331.2 指标名称
磁盘IO带宽
指标含义
表示每秒钟磁盘读写的大的字节数。
指标图例
影响因素 1. 磁盘的物理机械特性。(比如磁盘的寻道时间、磁盘的缓存大小) 2. 磁盘的挂在方式。（多块磁盘做raid） 3. 磁盘的类型。(机械硬盘、SSD盘等) 关联指标 1. CPU的IOWAIT指标（任务数多，进程处于等待磁盘数据的时候，指标结果就反应异常）。 2. HBASE集群的QPS（高并发场景下的PQS大小）。 3. HBASE集群的RT（高并发场景下的请求响应时长【查询、写入】）。 4. HBASE集群的Compact任务队列长度（影响Compact任务的执行快慢，进而影响到Compact任务队列、进而影响Hbase集群QPS、RT）。
1.3 指标名称
磁盘IOPS指标
指标含义
磁盘每秒课完成的大读写次数
指标图例
影响因素
1. 磁盘的物理机械特性。(比如磁盘的转速)
2. 磁盘的挂在方式。（多块磁盘做raid）
3. 磁盘的类型。(机械硬盘、SSD盘等)
关联指标
1. CPU的IOWAIT指标（任务数多，进程处于等待磁盘数据的时候，指标结果就反应异常）。
2. HBASE集群的QPS（高并发场景下的PQS大小）。
3. HBASE集群的RT（高并发场景下的请求响应时长【查询、写入】）。
4. HBASE集群的Compact任务队列长度（影响Compact任务的执行快慢，进而影响到Compact任务队列、进而影响Hbase集群QPS、RT）。1.4 指标名称
网络IO带宽
指标含义
packets per second每秒发包数量。
指标图例
影响因素
1. 网卡的硬件参数。
2. 数据传输通道的介质相关（光纤等）。
3. 受实例负载、镜像版本、组网模型等.
关联指标
1. CPU的IOWAIT指标（任务数多，进程处于等待磁盘数据的时候，指标结果就反应异常）。
2. HBASE集群的QPS（高并发场景下的PQS大小）。
3. HBASE集群的RT（高并发场景下的请求响应时长【查询、写入】）【达到瓶颈后会出现获取大批量数据慢】。
4. HBASE集群的Compact任务队列长度（影响Compact任务的执行快慢，进而影响到Compact任务队列、进而影响Hbase集群QPS、RT）。1.5 指标名称
网络收发数据包数
指标含义
单位时间内能够传输的数据包数量
指标图例
影响因素
1. 受实例负载、镜像版本、组网模型等。
2. 网卡的硬件参数。
关联指标
1. CPU的IOWAIT指标（任务数多，进程处于等待磁盘数据的时候，指标结果就反应异常）。
2. HBASE集群的QPS（高并发场景下的PQS大小）。
3. HBASE集群的RT（高并发场景下的请求响应时长【查询、写入】）【达到瓶颈后会出现获取大批量数据慢】。
4. HBASE集群的Compact任务队列长度（影响Compact任务的执行快慢，进而影响到Compact任务队列、进而影响Hbase集群QPS、RT）。针对HBASE的监控指标具体配置详情请参考HDP官方文档
https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/Ambari-2.7.5.0/using-ambari-core-services/content/amb_hbase_regionservers.html
2.1. 指标名称
BlockCache
指标含义
用途：在JVM堆内存上开辟的一个HBASE 数据块，用于存储从HFILE（磁盘上文件）当中加载的数据放到内存中提高数据的查询效率。
大小：其默认大小为64KB
设置：数据块的大小直接影响着不同场景下数据检索的效率，以及内存的使用率
场景：1.大的数据块适合顺序访问（其内存利用率也高、降低了块索引的大小）
2.小的数据块适合随机访问（其内存利用率不高、块索引数据占了大量的内存）
算法：采用LRU的淘汰算法（heapsize * hfile.block.cache.size * 0.85）
分类：BlockSize：Total BlockCache size of the RegionServer
Num Blocks in Cache：Total number of hfile blocks in the BlockCache of the RegionServer
Num BlockCache Hits /s：Total number of hfile blocks in the BlockCache of the RegionServer
Num BlockCache Misses /s：Number of BlockCache misses per second in the RegionServer.
Num BlockCache Evictions /s：Number of BlockCache evictions per second in the RegionServer.
BlockCache Caching Hit Percent：Percentage of BlockCache hits per second for requests that requested cache blocks in the RegionServer.
BlockCache Hit Percent：Percentage of BlockCache hits per second in the RegionServer.
影响因素
1. 【大小】
服务器硬件内存大小。
blockcache 根据集群使用场景可进行设置。
2. 【命中率】
根据场景设置表的blocksize，提高缓存使用率，命中率。
缓存淘汰算法。
关联指标
1. HBASE集群的QPS（高并发场景下的PQS大小）。
2. HBASE集群的RT（高并发场景下的请求响应时长【查询、写入】）【达到瓶颈后会出现获取大批量数据慢】。
3. HBASE集群的Compact任务会导致（BlockCache中的数据块失效），导致数据QPS，RT波动。2.2. 指标名称
【GET】OPERATION LATENCIES
指标含义
含义：用于采集HBASE的GET操作的延时指标。
场景：其中Get查询主要使用场景为基于Hbase的RowKey查询。
分类： Mean、Median、75th、95th、99th、Max
用途：可用于发现针对HBASE操作中,耗时操作的类型
影响因素
1.【性能】
表的RowKey设计的好坏。
数据是否在缓存中。
磁盘的性能。
网络的性能。
关联指标
1. HBASE集群的GT的QPS
2. HBASE集群的RPC - CALL QUEUED TIMES。
3. HBASE集群的Compact任务会导致（BlockCache中的数据块失效），导致数据Get操作QPS，RT波动。
4. SYSTEM相关【CPU、磁盘、网络】2.3. 指标名称
【SCAN】OPERATION LATENCIES
指标含义
含义：用于采集HBASE的SCAN操作的延时指标。
场景：其中Get查询主要使用场景为基于Hbase的RowKey查询。
分类： Mean、Median、75th、95th、99th、Max
用途：可用于发现针对HBASE操作中,耗时操作的类型
影响因素
1.【性能】
表的RowKey设计的好坏。
数据是否在缓存中。
磁盘的性能。
网络的性能。
关联指标
1. HBASE集群的GT的QPS
2. HBASE集群的RPC - CALL QUEUED TIMES。
3. HBASE集群的Compact任务会导致（BlockCache中的数据块失效），导致数据Get操作QPS，RT波动。
4. SYSTEM相关【CPU、磁盘、网络】2.4. 指标名称
RPC - OVERVIEW
指标含义
含义：HBASE的远程调用(RPC)监控,主要使用的协议为Google ProtoBuf和JAVA NIO
场景：主要用于Hbase Client 与Hbase master、Hbase RegionServer 之间的通信
HMaster
与Client关系：到Master的调用主要为【DDL、Sechma】操作
主要作用：为HRegionServer分配region
管理HRegionServer实现其负载均衡
发现失效的Region server并重新分配其上的region
HDFS上的垃圾文件回收
RegionServer
与Client关系：Client到RegionServer主要做一些DML操作。
主要作用：存放和管理本地HRegion，并负责切分正在运行过程中变的过大的region
维护HRegion，处理HRegion的IO请求，向HDFS文件系统中读写数据
分类：
Num RPC /s：Number of RPCs per second in the RegionServer.
Num Active Handler Threads：Number of active RPC handler threads (to process requests) in the RegionServer
Num Connections：Number of connections to the RegionServer.
用途：
主要用于发现HBASE集群的负载（集群整体的RPC操作、单个服务器负载、是否有数据热点等）。
影响因素
1. 系统维度
1.1 【Region】Hregion在RegionServer上的分配策略，导致HRegion在不同RegionServer的数量不一致。
1.2 【数据】数据查询请求包含数据热点。
1.3 【访问方式】GET请求/SCAN请求导致查询的数据量差异（影响缓存）。
1.4 【操作系统】操作系统的内核参数设置。
2. 整体硬件
2.1 RegionServer服务器的整体硬件配置（CPU、内存、磁盘、网络）。
关联指标
1. HBASE集群的GET的QPS。
2. HBASE集群的SCAN的QPS。
3. RegionServer服务器磁盘的性能。
4. RegionServer服务器网络的性能。2.5. 指标名称
RPC - CALL PROCESS TIMES
指标含义
含义：表示RegionServer处理客户端RPC调用的耗时。
场景：比如客户端通过RPC调用进行数据的操作比如（GET、SCAN、DELETE等）。
分类：RPC - Call Process Time - Mean、RPC - Call Process Time - Median、RPC - Call Process Time - 75th、RPC - Call Process Time - 95th、RPC - Call Process Time - 99th、RPC - Call Process Time - Max
用途：主要用于评估当前集群的健康状况。
影响因素
1. 用户对数据操作的类型占比，比如（GET、SCAN）。
2. 表数据的分布情况。比如（数据分布不均匀，导致数据热点，进而导致部分服务器压力过大，导致服务器过载）。
3. Region在集群中分配策略，影响
ByRegion：按照region总数均匀的分配到集群当中。
ByTable：按照集群规模、表的Region数在集群中均匀分布。
4. 内存（大小，频率），影响热数据的存放时间。
5. 磁盘性能（带宽、OIPS），影响查询获取冷数据的提取效率。
6. 网络带宽（带宽、收发包），影响数据数据的传输效率。
7. CPU（主频、核心数），影响数据的压缩、解压。
关联指标
1. HBASE集群RPC （OVERVIEW、GET、SCAN）
2. HBASE集群BLOCKCACHE（OVERVIEW、HITS/MISSES）
3. HBASE集群COMPACTION
4. CPU的（IOWAIT、LOAD、USER）
5. DISK的（IO、IOPS）
6. NETWORK（IO、PACKETS）2.6. 指标名称
COMPACTION QUEUES
指标含义
含义：Hbase表的Compaction任务队列。
场景：主要用于对表做数据文件的合并，提升数据的读效率。
分类：MINI COMPACTION、MAJOR COMPACTION。
用途：通过对集群中的数据表定期/周期性的做COMPACTION清理表中的无效数据、并且将小的HFILE文件合并成大的HFILE提高Hbase的查询效率。
影响因素
1. HBASE集群参数
1.1 COMPACTION 线程数（small、large）。
1.2 COMPACTION 限速（lower、higher）。
1.3 COMPACTION 合并文件数（min、max）。
1.4 COMPACTION KV数量（每次从Hfile中读取kv的个数）。
2. 硬件层面
2.1 CPU（主频、核心数），影响数据的压缩、解压。
2.2 磁盘性能（带宽、OIPS），影响查询获取冷数据的提取效率。
2.3 网络带宽（带宽、收发包），影响数据数据的传输效率。
2.4 网络带宽（带宽、收发包），影响数据数据的传输效率。
关联指标
1. HBASE集群BLOCKCACHE（OVERVIEW、HITS/MISSES）。
2. HBASE集群RPC - CALL PROCESS TIMES。
3. CPU的（IOWAIT、LOAD、USER）。
4. DISK的（IO、IOPS）。
5. NETWORK（IO、PACKETS）。
常见误区
1. 合理的安排表的Compaction的时间。
2. 并且不是Compaction执行越快越好。你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商？创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源，准确流量调度确保服务器高可用性，企业级服务器适合批量采购，新人活动首月15元起，快前往官网查看详情吧
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