如何解决HBaseReplication在数据大量写入时导致RegionServer崩溃问题
本篇文章给大家分享的是有关如何解决HBase Replication在数据大量写入时导致RegionServer崩溃问题，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
成都创新互联成都网站建设定制网站开发，是成都网站维护公司,为成都酒楼设计提供网站建设服务,有成熟的网站定制合作流程，提供网站定制设计服务：原型图制作、网站创意设计、前端HTML5制作、后台程序开发等。成都网站营销推广热线：18982081108
HBase在0.90之后的版本提供Replication功能，这些天本人在测试这个功能时发现在大量数据(>100W)写入时会出现RegionServer崩溃的情况。异常日志如下：
2014-10-29 10:40:44,225 WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: DFSOutputStream ResponseProcessor exception for block blk_-2223802775658985697_1410java.io.EOFException at java.io.DataInputStream.readFully(DataInputStream.java:180) at java.io.DataInputStream.readLong(DataInputStream.java:399) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.DataTransferProtocol$PipelineAck.readFields(DataTransferProtocol.java:124) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSOutputStream$ResponseProcessor.run(DFSClient.java:2967) 2014-10-29 10:40:44,225 INFO org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: Could not obtain block blk_-2223802775658985697_1410 from any node: java.io.IOException: No live nodes contain current block. Will get new block locations from namenode and retry... 2014-10-29 10:40:44,228 WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: Error Recovery for block blk_-2223802775658985697_1410 bad datanode[0] 192.168.11.55:40010 2014-10-29 10:40:44,232 WARN org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient: Error while syncing java.io.IOException: All datanodes 192.168.11.55:40010 are bad. Aborting... at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSOutputStream.processDatanodeError(DFSClient.java:3096) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSOutputStream.access$2100(DFSClient.java:2589) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSOutputStream$DataStreamer.run(DFSClient.java:2793) 2014-10-29 10:40:44,235 FATAL org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.HLog: Could not sync. Requesting close of hlog java.io.IOException: Reflection at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.SequenceFileLogWriter.sync(SequenceFileLogWriter.java:310) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.HLog.syncer(HLog.java:1366) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.HLog.sync(HLog.java:1476) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.syncOrDefer(HRegion.java:5970) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.doMiniBatchMutation(HRegion.java:2490) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion.batchMutate(HRegion.java:2190) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.multi(HRegionServer.java:3888) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor33.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.WritableRpcEngine$Server.call(WritableRpcEngine.java:323) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseServer$Handler.run(HBaseServer.java:1434) Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor35.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597) at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.SequenceFileLogWriter.sync(SequenceFileLogWriter.java:308) ... 11 more Caused by: java.io.IOException: DFSOutputStream is closed at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient$DFSOutputStream.sync(DFSClient.java:3669) at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream.sync(FSDataOutputStream.java:97) at org.apache.hadoop.io.SequenceFile$Writer.syncFs(SequenceFile.java:995) ... 15 more
实际上，这个问题并不是由Replication功能引起的，而由客户端在数据密集写入时超时引起的
============================以下内容来源于网络===================================
正常情况下DFSClient写block数据的过程是：
1. DFSClient端
a）DFSOutputStream负责数据的接收和写入，即通过DFSOutputSummer中的write方法（synchronized）获得数据，而sync（主要代码 synchronized(this)）通过FlushBuffer建立packet后，通过enqueuePacket向dataQueue中写入数据。
b）DFSOutputStream中的DataStreamer（Daemon线程），负责向DataNode发送数据，每次发送前会检查dataQueue中是否有数据，没有就等待。
c）DataStreamer建立pipeline传输数据时，对这个pipeline会起一个ResponseProcessor（Thread）去获得DataNode的反馈ack，并判断是否有错误、进行recoverBlock等
2. DataNode端
a）在每个packet传输过程中，根据建立数据传输的pipleLine，上游依次向下游发送数据，下游依次向上游发送ack。
b）pipeline的最后一个节点（numTarget=0），PacketResponder 会一直运行lastDatanodeRun?方法，这个方法会在ack发送完毕(ackQueue.size()=0)后约1/2个dfs.socket.timeout?时刻发送心跳包，沿着pipeline发送给client。
3. HBase端
HBase端通过hlog中的writer向hdfs写数据，每次有数据写入，都会sync。同时，HLog中有个logSyncer，默认配置是每秒钟调用一次sync，不管有没有数据写入。
这个问题首先是由于超时引起的，我们先分析一下超时前后DFSClient和DataNode上发生了什么。
1. 问题重现
a）客户端ResponseProcessor报69秒socket超时，出错点在PipelineAck.readFields()。出错后直接catch，标记hasError=true，closed=true。这个线程不会停止。
b）DataStreamer在轮询中调用processDatanodeError对hasError=true进行处理。此时errorIndex=0（默认值），首先会抛出Recovery for Block的异常. 然后关闭blockstream，重新基于两个节点的pipeline进行recoverBlock。
c）在DataNode上，processDatanodeError()关闭blockstream。这将导致pipeline中的packetResponder被interrupted和terminated。
d）在DataNode上，processDatanodeError()关闭blockstream，导致BlockReceiver的readNextPacket()中的readToBuf读取不到数据，throw EOFException的异常。这个异常一直向上抛，直到DataXceiver的run中，它将导致DataXceiver中止运行，提示DataNode.dnRegistration Error。
e）recoverBlock会正常进行，并先在两个节点上完成（第二个和第三个）。随后Namenode会发现replicas数量不足，向DataNode发起transfer block的命令，这是一个异步的过程。但是在hlog检查时，transfer很有可能未完成，这时会报 pipeline error detected. Found 2 replicas but expecting 3 replicas。并关闭hlog。
以上就是根据日志可以看到的错误过程。
2. 问题分析
a)为什么会超时，为什么心跳包没有发？
根据以上的分析，ResponseProcessor socket 69秒超时是导致后续一系列异常和hlog关闭的原因。那么为何会发生socket超时？ResponseProcessor应该会在dfs.socket.timeout的1/2时间内收到HeartBeat包。
经过打印日志，我们发现，DataNode上配置的dfs.socket.timeout为180秒，而HBase调用DFSClient时采用默认配置，即60秒。因此，DFSClient认为超时时间为3×nodes.length+60=69秒，而DataNode端发送心跳包的timeout=1/2×180=90秒！因此，如果在没有数据写入的情况下，DataNode将在90秒后发送心跳包，此时DFSClient已经socketTimeout了，并导致后续的一系列现象。
b）为什么会在69秒内没有新的packet发送过去呢？
我们先分析一下DFSOutputStream写数据和sync的同步关系。DFSOutputStream继承自FSOutputSummer，DFSOutputStream接收数据是通过FSOutputSummer的write方法，这个方法是synchronized。而sync方法的flushBuffer()和enqueuePacket()，也在synchronized(this)代码块中。也就是说，对一个DFSOutputStream线程，如果sync和write同时调用，将发生同步等待。在HBase的场景下，sync发生的频率非常高，sync抢到锁的可能性很大。这样，就很有可能在不断的sync，不断的flushBuffer，但是却没能通过write写入数据（被blocked了）。这就是导致超时时间内一直没有packet发送的原因。
综上，HBase业务调用的特点和DFSOutputStream的synchronized代码块，很有可能69秒中没有packet写入。但这个时候，不应该socket超时，socket超时是这个问题的根本原因，而socket超时的原因是配置不一致。
3. 问题解决
在hdfs端和HBase端，给dfs.socket.timeout设置一个较大的值，比如300000（300秒）
以上就是如何解决HBase Replication在数据大量写入时导致RegionServer崩溃问题，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
网页题目：如何解决HBaseReplication在数据大量写入时导致RegionServer崩溃问题
URL链接：http://mswzjz.cn/article/gehpdg.html