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这篇文章给大家分享的是有关HBase性能测试工具YCSB怎么安装的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
YCSB
英文全称：Yahoo！CloudServing Benchmark（YCSB）。是Yahoo公司的一个用来对云服务进行基础测试的工具。目标是促进新一代云数据服务系统的性能比较。为四个广泛使用的系统：Cassandra、HBase、PNUTS和一个简单的片式MySQL执行，订了套核心基础测试和结果报告。
首先在官网上下载源码编译或者直接下载软件包
https://github.com/brianfrankcooper/YCSB/releases/tag/0.10.0
编译的话需要maven工程和其他资源包的依赖比较麻烦，建议直接下载软件包。
补充一点编译的内容：
下载好最新源码
解压到本地并进入源码根目录YCSB-0.10.0
如果想编译出完整版的话直接输入
mvn clean package
编译成功的话，在YCSB-0.10.0/distribution目录下会有对应的ycsb的压缩包，拷贝解压即可使用
这种方法编译出的完整版ycsb适用于多种数据库所以依赖的库太多，目标文件太大，耗费时间太长，不建议用这种方式编译。
建议单独编一个只用于测试某个数据库（例如hbase）的ycsb可输入
mvn -pl com.yahoo.ycsb:hbase10-binding -am clean package #我就是用这种方法编的
编译结果节选:
….. [INFO] Building tar: /opt/YCSB-0.10.0/hbase10/target/ycsb-hbase10-binding-0.10.0.tar.gz [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Reactor Summary: [INFO] [INFO] YCSB Root ......................................... SUCCESS [1.903s] [INFO] Core YCSB ......................................... SUCCESS [8.384s] [INFO] Per Datastore Binding descriptor .................. SUCCESS [0.497s] [INFO] YCSB Datastore Binding Parent ..................... SUCCESS [0.582s] [INFO] HBase 1.0 DB Binding .............................. SUCCESS [51.209s] [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD SUCCESS [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Total time: 1:03.143s [INFO] Finished at: Sat Jul 09 11:30:05 PHT 2016 [INFO] Final Memory: 52M/1694M [INFO] ------------------------------------------------------------------------
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这种方法编译成功的话，在YCSB-0.10.0/hbase10/target 目录下会有
ycsb-hbase10-binding-0.10.0.tar.gz 压缩包即我们的目标文件，解压之后即可使用
环境中的mvn仓库使用的是172.7.1.216上的资源，在实际编译的过程中会遇到依赖包不匹配或者依赖包不存在的问题，可以手动的在search.maven.org上去搜索下载相应的资源放在本地的~/.m2/repository/ 的对应目录下即可
我们这里测的是hbase所以就是直接下载了ycsb-hbase10-binding-0.10.0.tar.gz（注意这个只是对hbase10即hbase1.0的适用，官网上有一个对所有数据库全适用的软件包，300M太大了网络不好没有必要去下）使用。
这里首先要去检查下hbase-site.xml中的配置是否正确，不然在运行ycsb时会报错
<property> <name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name> <value>0.4</value> </property> . . . <property> <name>hfile.block.cache.size</name> <value>0.2</value> </property>
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将下载好的ycsb-hbase10-binding-0.10.0.tar.gz解压使用
目录结构：
[root@node1 ycsb-hbase10-binding-0.10.0]# ll total 24 drwxr-xr-x 2 root root 46 Jul 8 15:12 bin drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jul 8 15:12 lib -rw-r--r-- 1 root root 8082 Jul 7 20:45 LICENSE.txt -rw-r--r-- 1 root root 615 Jul 7 20:45 NOTICE.txt -rw-r--r-- 1 root root 5484 Jul 7 20:45 README.md drwxrwxr-x 2 root root 126 Jul 7 20:45 workloads
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这里额外介绍一下一个完全版本的ycsb的目录结构
[root@node1 ycsb-0.1.4]# ll total 20 drwxrwxrwx 2 501 games 31 Feb 24 2012 bin drwxr-xr-x 3 root root 16 Jul 8 11:49 cassandra-binding -rw-r--r-- 1 501 games 2291 Feb 24 2012 CHANGELOG drwxr-xr-x 3 root root 16 Jul 8 11:49 core drwxr-xr-x 4 root root 27 Jul 8 11:49 gemfire-binding drwxr-xr-x 4 root root 27 Jul 8 11:49 hbase-binding drwxr-xr-x 4 root root 27 Jul 8 11:49 infinispan-binding drwxr-xr-x 4 root root 27 Jul 8 11:49 jdbc-binding -rw-r--r-- 1 501 games 8082 Feb 19 2012 LICENSE.txt drwxr-xr-x 3 root root 29 Jul 8 11:49 mapkeeper-binding drwxr-xr-x 3 root root 16 Jul 8 11:49 mongodb-binding drwxr-xr-x 4 root root 40 Jul 8 11:49 nosqldb-binding -rw-r--r-- 1 501 games 479 Feb 19 2012 NOTICE.txt -rw-r--r-- 1 501 games 952 Feb 24 2012 README drwxr-xr-x 3 root root 16 Jul 8 11:49 redis-binding drwxr-xr-x 2 root root 27 Jul 8 14:38 results drwxr-xr-x 4 root root 27 Jul 8 11:49 voldemort-binding drwxrwxrwx 2 501 games 102 Feb 22 2012 workloads
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完整版需要手动去拷贝相关hbase库到hbase-binding的lib目录下，并将hbase-site.xml拷贝至hbase-binding的conf目录下。
而我们ycsb-hbase10-binding-0.10.0针对性更强更加精简，在lib目录下面有所需的各种库文件，无需手动从hbase的lib目录下去cp过来了，也没有conf目录，我们只需直接使用bin下面的ycsb即可。
下面介绍下具体的使用方法：
1、 hbase上建表，YCSB需要在HBase中创建一张叫usertable的表，表中包含一个Cloumn Family，CF的名称可以自定义。先后执行以下两个命令：
hbase(main):011:0* n_splits=120 => 120
hbase(main):015:0> create 'usertable','family',{SPLITS => (1...n_splits).map{|i| "user#{1000+i*(9999-1000)/n_splits}"}} 0 row(s) in 18.3610 seconds
=> Hbase::Table - usertable
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命令含义：pre-splittingstrategy预分区和建表
使用HBase shell建表的同时建立一些预分区，这样可以防止初次插入数据时的热点问题
2、使用以下命令进行测试
首先初始化数据
-cp指定了hbase的配置文件所在的路径/usr/hdp/2.4.2.0-258/hbase/conf/（前面提到过精简版的ycsb没有conf目录）
用户首先需要用load初始化数据库，然后用run运行负载。dbname指定了目标数据库。
目前YCSB自带了6种负载（workloads/目录下），其中五种如下表。用户可以自定义操作（read、update、insert和scan）的比例，以及选择操作目标记录的分布：Uniform（等概率随机选择记录）、Zipfian（随机选择记录，存在热纪录）和Latest（近期写入的记录是热记录）。
-P指定负载文件的位置。
-p用来设置一些参数，比如数据库的 ip和port。当然，在运行YCSB之前，目标数据库必须是开启的。测试完成后，YCSB会打印平均/最小/最大延迟等信息。后面可以带参数threads recordcount 等等
-s 输出运行状态，在运行时间较长时比较有用
[root@node1 ycsb-hbase10-binding-0.10.0]#bin/ycsb load hbase10 -P workloads/workloada -cp/usr/hdp/2.4.2.0-258/hbase/conf/ -p table=usertable -p columnfamily=family -s -threads10 -p recordcount=100
#这里加载的是workloada负载，read和update操作各占一半
2016-07-08 16:19:37,129 WARN [Thread-2] util.DynamicClassLoader: Failed to identify the fs of dir hdfs://node1.dcom:8020/apps/hbase/data/lib, ignored java.io.IOException: No FileSystem for scheme: hdfs 该错误可以忽略！！！ at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2579) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.createFileSystem(FileSystem.java:2586) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.access$200(FileSystem.java:89) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.getInternal(FileSystem.java:2625) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$Cache.get(FileSystem.java:2607) at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(FileSystem.java:368) at org.apache.hadoop.fs.Path.getFileSystem(Path.java:296) at org.apache.hadoop.hbase.util.DynamicClassLoader.<init>(DynamicClassLoader.java:104) at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.ProtobufUtil.<clinit>(ProtobufUtil.java:232) at org.apache.hadoop.hbase.ClusterId.parseFrom(ClusterId.java:64) at org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.ZKClusterId.readClusterIdZNode(ZKClusterId.java:75) at org.apache.hadoop.hbase.client.ZooKeeperRegistry.getClusterId(ZooKeeperRegistry.java:86) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionManager$HConnectionImplementation.retrieveClusterId(ConnectionManager.java:833) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionManager$HConnectionImplementation.<init>(ConnectionManager.java:623) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory.createConnection(ConnectionFactory.java:238) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory.createConnection(ConnectionFactory.java:218) at org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory.createConnection(ConnectionFactory.java:119) at com.yahoo.ycsb.db.HBaseClient10.init(HBaseClient10.java:149) at com.yahoo.ycsb.DBWrapper.init(DBWrapper.java:99) at com.yahoo.ycsb.ClientThread.run(Client.java:418) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
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Ycsb运行完之后的结果打印和分析：
[OVERALL], RunTime(ms), 2787.0 数据加载所用时间：2.787秒 [OVERALL], Throughput(ops/sec), 35.88087549336204 加载操作的吞吐量，平均并发量每秒35.88条 [TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 1.0 [TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 20.0 [TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.7176175098672408 [TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 0.0 [TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 0.0 [TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.0 [TOTAL_GCs], Count, 1.0 [TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 20.0 [TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.7176175098672408 [CLEANUP], Operations, 2.0 执行cleanup的操作总数，2 [CLEANUP], AverageLatency(us), 63575.0 平均响应时间63.575ms [CLEANUP], MinLatency(us), 14.0 最小响应时间0.014ms [CLEANUP], MaxLatency(us), 127167.0 最大响应时间127.167ms [CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 127167.0 95%的cleanup操作延时在127.167ms以内 [CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 127167.0 99%的cleanup操作延时在127.167ms以内 [INSERT], Operations, 100.0 执行insert操作的总数，100 [INSERT], AverageLatency(us), 13681.54 每次insert操作的平均时延，13.68154ms [INSERT], MinLatency(us), 5556.0 所有insert操作最小延时，5.556ms [INSERT], MaxLatency(us), 201343.0 所有insert操作最大延时，201.343ms [INSERT], 95thPercentileLatency(us), 30063.0 95%的insert操作延时在30.063ms以内 [INSERT], 99thPercentileLatency(us), 53183.0 99%的insert操作延时在53.183ms以内 [INSERT], Return=OK, 1000 成功返回数，1000
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然后执行run程序
[root@node1ycsb-hbase10-binding-0.10.0]# bin/ycsb run hbase10 -Pworkloads/workloada -cp /usr/hdp/2.4.2.0-258/hbase/conf/ -p table=usertable -pcolumnfamily=family -s –threads 10 -p recordcount=100
Ycsb运行完成结果打印与分析：
[OVERALL], RunTime(ms), 6921.0 数据加载所用时间：6.921秒 [OVERALL], Throughput(ops/sec), 144.48779078167894 加载操作的吞吐量，平均并发量每秒144.48条 [TOTAL_GCS_PS_Scavenge], Count, 1.0 [TOTAL_GC_TIME_PS_Scavenge], Time(ms), 20.0 [TOTAL_GC_TIME_%_PS_Scavenge], Time(%), 0.2889755815633579 [TOTAL_GCS_PS_MarkSweep], Count, 0.0 [TOTAL_GC_TIME_PS_MarkSweep], Time(ms), 0.0 [TOTAL_GC_TIME_%_PS_MarkSweep], Time(%), 0.0 [TOTAL_GCs], Count, 1.0 [TOTAL_GC_TIME], Time(ms), 20.0 [TOTAL_GC_TIME_%], Time(%), 0.2889755815633579 [CLEANUP], Operations, 2.0 执行cleanup的操作总数，2 [CLEANUP], AverageLatency(us), 71591.5 平均响应时间71.5915ms [CLEANUP], MinLatency(us), 15.0 最小响应时间0.015ms [CLEANUP], MaxLatency(us), 143231.0 最大响应时间143.231ms [CLEANUP], 95thPercentileLatency(us), 143231.0 95%的insert操作延时在143.231ms以内 [CLEANUP], 99thPercentileLatency(us), 143231.0 99%的insert操作延时在143.231ms以内 [READ], Operations, 480.0 执行read的操作总数，480 [READ], AverageLatency(us), 5027.9625 平均响应时间5.027ms [READ], MinLatency(us), 2254.0 最小响应时间2.254ms [READ], MaxLatency(us), 158847.0 最大响应时间158.847ms [READ], 95thPercentileLatency(us), 10767.0 95%的read操作延时在10.767ms以内 [READ], 99thPercentileLatency(us), 14599.0 99%的read操作延时在14.599ms以内 [READ], Return=OK, 480 成功返回数，480 [UPDATE], Operations, 520.0 执行read的操作总数，520 [UPDATE], AverageLatency(us), 5812.123076923077 平均响应时间5.812ms [UPDATE], MinLatency(us), 3302.0 最小响应时间3.302ms [UPDATE], MaxLatency(us), 86207.0 最大响应时间86.207ms [UPDATE], 95thPercentileLatency(us), 9991.0 95%的read操作延时在9.991ms以内 [UPDATE], 99thPercentileLatency(us), 11839.0 99%的insert操作延时在11.839ms以内 [UPDATE], Return=OK, 520 成功返回数，520
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这里介绍下，我们在用ycsb进行hbase性能测试时的用例方法。
首先，测试使用了ycsb_load.sh和ycsb_run.sh这两个脚本来直接进行，用户只需自定义一个类似于workload类型的配置文件即可。
对应目录结构：
[root@node5 test]# pwd /root/ycsb-hbase10-binding-0.10.0/workloads/test
[root@node5 test]# ll total 4338592 -rw-r--r-- 1 root hadoop 1189 Aug 27 22:35 TR1003 -rw-r--r-- 1 root hadoop 4080039015 Aug 29 03:12 TR1003.report -rw-r--r-- 1 root hadoop 800 Aug 30 16:20 TR1004 -rw-r--r-- 1 root hadoop 306542869 Aug 30 16:31 TR1004.report -rw-r--r-- 1 root hadoop 751 Aug 30 10:06 TR1005 -rw-r--r-- 1 root hadoop 56106292 Aug 30 10:20 TR1005.report -rw-r--r-- 1 root hadoop 631 Aug 23 19:07 workload_test_template -rwxr-xr-x 1 root hadoop 590 Aug 23 17:52 ycsb_load.sh -rwxr-xr-x 1 root hadoop 609 Aug 30 16:35 ycsb_run.sh |
其中后缀名为report的文件是脚本运行和ycsb运行时的所有终端打印记录（文件较大，测完之后取得关键数值后可以删除）。
Ycsb_load.sh脚本内容：
echo "******Loading test begin******"
# define the path of ycsb YCSB="/root/ycsb-hbase10-binding-0.10.0"
# define the path of hbase_site.xml hbase=$YCSB"/bin"
# define test path test=$YCSB"/workloads/test/"
# define the file path of workload workload=$test$1
# define the log file name report=$test$1".report"
# define ycbs runner runner=$YCSB"/bin/ycsb"
# define measurement param raw_file=$test$1".raw" measurement_param="measurement.raw.output_file="$raw_file
# run test $runner load hbase10 -cp $hbase -P $workload -s -jvm-args='-Xmx32g' 1>>$report 2>>$report
echo "******Loading test end******"
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脚本内容较为简单，ycsb_run.sh脚本的内容与上述内容几乎一样（最后一句的ycsb运行命令中的load改为run），其中$1变量时用户在运行时所指定的配置文件（workload、TR1003等）。
-jvm-args='-Xmx32g' 这个是用来配置ycsb运行时jvm虚拟机的内存大小的，这里的意思是最多给ycsb clinet进程分配32G的内存
具体用法：sh ycsb_load.sh TR1003
ycsb配置文件TR1003（作用跟workload文件相同）
# The thread count threadcount=20
# The number of fields in a record fieldcount=1
# The size of each field (in bytes) fieldlength=9216
# Number of Records will be loaded recordcount=1500000000
# Number of Operations will be handle in run parsh operationcount=1500000000 readallfields=true insertorder=hashed insertstart=0 insertcount=500000000
# Control Porption of hbase operation type readproportion=0 updateproportion=0 scanproportion=1 insertproportion=0
# The following param always be fixed # The table name table=usertable
# The colume family columnfamily=cf
# The workload class workload=com.yahoo.ycsb.workloads.CoreWorkload
# The measurement type measurementtype=raw
clientbuffering=true
writebuffersize=25165824
#requestdistribution=zipfian |
这个配置文件是单独用来load阶段加载数据库时候用的，其中clientbuffer配置项是配置hbase client端的写缓存，配置写缓存有利用减少写hbase操作时的rpc开销，具体作用可以查看hbase测试调优文档，默认是不配的，该配置项默认的值是配置项writebuffersize=1024*1024*12（12M），requestdistribution是指操作需求分布采用的方式，。
Run阶段配置文件TR1003：
# The thread count threadcount=100
# The number of fields in a record fieldcount=1
# The size of each field (in bytes) fieldlength=9216
# Number of Records will be loaded recordcount=1500000000
# Number of Operations will be handle in run parsh operationcount=2000000 readallfields=true #insertorder=hashed #insertstart=0 #insertcount=500000000
# Control Porption of hbase operation type readproportion=0 updateproportion=0 scanproportion=1 insertproportion=0
# The following param always be fixed # The table name table=usertable
# The colume family columnfamily=cf
# The workload class workload=com.yahoo.ycsb.workloads.CoreWorkload
# The measurement type measurementtype=raw
maxscanlength=1000000
#hbase.usepagefilter=false
#scanlengthdistribution=zipfian
#requestdistribution=latest
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这个配置文件用在run阶段，与ycsb_run.sh配合使用，这里run阶段主要就是读hbase数据库的数据。
scan：
Maxscanlength配置项用来指定scan的条数（在ycsb代码中的实现方式是取1~Maxscanlength中的随机值作为一次scan的条数）
hbase.usepagefilter配置项是scan一次的结果是否采取分页显示，默认是开启的
scanlengthdistribution配置项决定了以何种方式从1~Maxscanlength区间中取值，还是默认的uniform（等概率随机分布）。
另外值得注意的是在执行scan操作中，ycsb每秒操作数currentops/sec可能会很小：
2016-08-30 04:21:40:791 60 sec: 1 operations; 0.1 current ops/sec; est completion in 1388 days 21hours SCAN count: 1, average latency(us): 49083737.00
这个是由于ycsb计算方式的原因，它只计算每次具体的操作数，而不是scan总数，所以0.1可以理解为在10秒钟的时间内执行了1次scan操作，所以这10秒的平均操作数是0.1 current ops/sec。
对于scan操作我们可以通过带宽来计算一次操作到底扫描了多少条数据。
Read：
Read的话跟load阶段输出类似，每次查找一条读取。
注意！！！：
Load阶段其实就是装载数据即往hbase中插入数据，workload文件中的recordcount就是将要插入的条数，run阶段就是对hbase进行各种操作，operationcount就是操作数，因此load阶段必须要正确执行完成，否则在run阶段会有类似于[READ-FAILED]之类的错误。
感谢各位的阅读！关于“HBase性能测试工具YCSB怎么安装”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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