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HBase排查｜HBase Bulkload失败问题排查改进

2014 年 8 月 15 日

某天某应用找到我，说线上 B ulkload 导入数据到  HBase 失败。

check 了一下  MR 日志，报错如下: 

org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.groupOrSplitPhase(LoadIncrementalHFiles.java:591)|||IOException during splitting
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.CorruptHFileException: Problem reading HFile Trailer from file hdfs://******/*****/f1/2adb6a82818642aca73daf999063f655
        at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122)
        at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:188)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.groupOrSplitPhase(LoadIncrementalHFiles.java:584)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad(LoadIncrementalHFiles.java:440)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.doBulkLoad(LoadIncrementalHFiles.java:327)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at sun.reflect.misc.Trampoline.invoke(MethodUtil.java:75)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
        at sun.reflect.misc.MethodUtil.invoke(MethodUtil.java:279)

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.CorruptHFileException: Problem reading HFile Trailer from file
 hdfs://******/*****/f1/2adb6a82818642aca73daf999063f655
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.pickReaderVersion(HFile.java:495)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.createReader(HFile.java:538)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles.groupOrSplit(LoadIncrementalHFiles.java:661)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles$3.call(LoadIncrementalHFiles.java:574)
        at org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles$3.call(LoadIncrementalHFiles.java:571)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:262)
        ... 3 more
Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader.buildSupportsSnappy()Z
        at org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader.buildSupportsSnappy(Native Method)
        at org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec.checkNativeCodeLoaded(SnappyCodec.java:63)
        at org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec.getDecompressorType(SnappyCodec.java:195)
        at org.apache.hadoop.io.compress.CodecPool.getDecompressor(CodecPool.java:181)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression$Algorithm.getDecompressor(Compression.java:328)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.decompress(Compression.java:423)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.encoding.HFileBlockDefaultDecodingContext.prepareDecoding(HFileBlockDefaultDecodingContext.java:90)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock.unpack(HFileBlock.java:549)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock$AbstractFSReader$1.nextBlock(HFileBlock.java:1380)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileBlock$AbstractFSReader$1.nextBlockWithBlockType(HFileBlock.java:1386)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFileReaderV2.(HFileReaderV2.java:150)
        at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile.pickReaderVersion(HFile.java:483)
        ... 8 more

上面的报错很明显， Bulkload  导入最后一步，执行  doBulkload  的时候，将生成的  HFile  导入到  HBase  中出现问题，原因是执行  doBulkload  的客户端 没有  snappy  本地库。所以只需要添加  snappy  本地库即可。 但是这样处理是否有问题呢：

首先我们来看一下 Bulkload 的原理：

Bulkload 原理就是通过  MR/Spark 程序根据  HBase 表的  region 范围  (startkey/endkey) 来做  partition 直接生成  HFile ，然后通过  doBulkload 命令将  HFile move 到  HBase RegionServer 的  Region 对应的列族目录下，  StoreFileManager 更新维护的  HFile 列表对象即可。 bulkload 和  doBulkload 详细原理，由于涉及的内容比较多，后面有时间的话单独写个博客来介绍。这里就不展开了。

所以这里面会使用到压缩的地方应该有三处：

  1. MR 生成  HFile 的时候

  2. doBulkload 的时候

  3. 导入到 HBase ，然后  HBase 自身读取/写入/ compaction 的时候

集群是我们自己开发维护的 HBase 分支， 虽然默认已经集成了常用的  native 的库，比如  snappy ， zstd ，但通常执行  bulkload 的  MR 程序或者  doBulkload 的客户端与  HBase 不在一个集群，例如这个本例就是。这会导致往压缩的  HBase 表中导入数据失败 。

基于以上的原因和问题，对 HBase Bulkload 做了一个简单的改进：

思路很简单：就是 bulkload 的时候，支持在客户端设置压缩格式，而不是直接使用原始表的压缩格式。

虽然这个改进很简单，但在我们的实际场景下还是很有用的：

  1. MR/doBulkload 客户端可以设置非压缩的格式，从而避免因为没有本地库导致的失败，也就是本文中出现的情况。

  2. B ulkload 设置生成非压缩的  HFile 格式，性能更好，后续 compaction ，仍然会根据表的压缩格式来合并，存储容量影响很小的情况下，提高性能。

    这个特性在我们的版本中结合实现的 flush 、 compaction 设置异构存储策略、压缩编码以及  WAL ON SSD 可以做到数据异构以及冷热分离，比如  flush/bulkload 生成的  HFile 到  SSD 中，并且不设置压缩和编码；通过 compaction 执行 压缩/编码 到 HDD 中. 这样的话，发生在 HBase 的关键路径的写入、导入、读取、 compaction 性能大幅提升。

  3. 在跨数据中心同步中，使用 bulkload replication 的情况下，表是未压缩的，可以反过来，设置生成  HFile 压缩，这样可以减少跨数据中心的同步带宽消耗。

该改进已经贡献给了社区，感兴趣可参考：

https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-21810

https://utf7.github.io/docs/hbaseconasia2019track31430-190819225905.pdf

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