HBase实战之MOB使用指南
HBase可以很方便的将图片、文本等文件以二进制的方式进行存储。虽然HBase一般可以处理从1字节到10MB大小的二进制对象，但是HBase通常对于读写路径的优化主要是针对小于100KB的值。当HBase处理数据为100KB~10MB时，由于分裂（split)和压缩（compaction）会引起写的放大，从而会降低HBase性能。所以在HBase2.0+引入了MOB特性，这样保持了HBase的高性能、强一致性和低开销。
若要启用MOB功能，需要在每个RegionServer进行配置，并在建表或者修改表时对指定列族启用MOB特性。在HBase尝鲜版中启用MOB功能，需要由admin用户设置定期进程，以重新优化MOB数据的分布。
启用和配置RegionServer上的MOB特性
增加或者修改hbase-site.xml文件中的某些配置
1 设置MOB文件的缓存配置
<property>
<name>hbase.mob.file.cache.size</name>
<value>1000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.mob.cache.evict.period</name>
<value>3600</value>
</property>
<property>
<name>hbase.mob.cache.evict.remain.ratio</name>
<value>0.5f</value>
</property>说明：
1）hbase.mob.file.cache.size 打开的文件句柄缓存数，默认值是1000。通过增加文件句柄数可以提高读的性能，可以减少频繁的打开、关闭文件。若这个值设置过大，会导致“too many opened file handers”。
2）hbase.mob.cache.evict.period MOB缓存淘汰缓存的MOB文件时间间隔（以秒为单位），默认值为3600秒。
3）hbase.mob.cache.evict.remain.ratio 当缓存的MOB文件数目超过hbase.mob.file.cache.size设置的数目后，会触发MOB缓存淘汰机制（eviction），0.5f为剩余的MOB缓存比率（0~1)，默认的比率为0.5f。
2 配置MobMasterObserver作为协处理器的master，主要用于表在删除后，MOB文件的归档。
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.MobMasterObserver </value>
</property>MOB的管理MOB特性为HBase引入新的读写路径，此时我们采用外部工具对其进行优化处理，一个是expiredMobFileCleanerTTL处理TTL和时间的过期数据，另一个是清理工具用来合并小的MOB文件或者多次更新、删除的MOB文件。
a . 清理过期的MOB数据（expiredMobFileCleaner）
org.apache.hadoop.hbase.mob.compactions.expiredMobFileCleaner tableName familyName设置清理延时
<property>
<name>hbase.mob.cleaner.delay</name>
<value>60 * 60 * 1000</value>
</property>- 清理工具
org.apache.hadoop.hbase.mob.compactions.Sweeper tableName familyName属性值设置如下：
<property>
<name>hbase.mob.compaction.invalid.file.ratio</name>
<value>0.3f</value>
</property>
<property>
<name>hbase.mob.compaction.small.file.threshold</name>
<value>67108864</value>
</property>
<property>
<name>hbase.mob.compaction.memstore.flush.size</name>
<value>134217728</value>
</property>说明：
1）hbase.mob.compaction.invalid.file.ratio 如果在MOB文件中删除了太多的单元格，则被视为作为无效文件，需要重新写入或者合并。当MOB文件（mobFileSize）大小减去存在的单元格（existingCellsSize）大小之差除以MOB文件（mobFileSize）的比率小于设定的值时，我们就认为其为无效文件。默认值为0.3f。
2）hbase.mob.compaction.small.file.threshold 如果MOB的大小小于阈值，则视为小文件，需要合并。默认值为64MB。
3) hbase.mob.compaction.memstore.flush.size MOB里memstore大小，超过此大小就会flush，并且每个sweep reducer拥有各自memstore。
警告：
使用清理工具最坏的情况：MOB文件压缩合并成功，但是相关的(put)更新失败。这意味着新的MOB文件已经创建但未能将新的MOB文件路径存入HBase中，因此HBase不会指向这些MOB文件。
小贴士：请检查yarn-site.xml的配置，在yarn.application.classpath中添加hbase的安装路径：$HBASE_HOME/ 和hbase的lib路径: $HBASE_HOME/lib/
<property>
<description>Classpath for typical applications.</description>
<name>yarn.application.classpath</name>
<value>
$HADOOP_CONF_DIR
$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*
$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,
$HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*
$HADOOP_YARN_HOME/*,$HADOOP_YARN_HOME/lib/*
$HBASE_HOME/*, $HBASE_HOME/lib/*
</value>
</property>在表中开启MOB特性a 将列族设置为MOB
HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor(“f”);
hcd.setValue(MobConstants.IS_MOB, Bytes.toBytes(Boolean.TRUE));b 设置MOB单元格的阈值，默认为102400
HColumnDescriptor hcd;
hcd.setValue(MobConstants.MOB_THRESHOLD, Bytes.toBytes(102400L);对于客户端而言，MOB单元格操作和普通单元格类似。
c 插入MOB值
KeyValue kv = new KeyValue(row1, family, qf1, ts, KeyValue.Type.Put, value );
Put put = new Put(row1);
put.add(kv);
region.put(put);d 获取MOB值
Scan scan = new Scan();
InternalScanner scanner = (InternalScanner) region.getScanner(scan);
scanner.next(result, limit);e 获取MOB 所有数据（raw =true)
Scan scan = new Scan();
scan.setAttribute(MobConstants.MOB_SCAN_RAW, Bytes.toBytes(Boolean.TRUE));
InternalScanner scanner = (InternalScanner) region.getScanner(scan);
scanner.next(result, limit);运行一个MOB示例
sudo -u hbase hbase org.apache.hadoop.hbase.IntegrationTestIngestMOB
