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hbase集群复制限速,hbase复制数据
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HBase服务高可用之路的探索
1、这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用,线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持,主集群首要的任务时负责数据的读写,备集群只是为了容灾。
2、在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期,均衡RegionServer的负载,如果HMaster挂掉了,那个整个Hbase集群将处于不健康的状态,并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。
3、、多媒体数据库 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据,如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续,而且数据量比较大,存储需要的空间较大。
4、第二个比较主流的存储就是Hbase,Hbase是架构在HDFS之上,它可以存非常宽的样表,也可以存非常高的样表,所有表的数据分布在每个节点上,其实它的架构比这个复杂多了。其实你可以看成对应一个表的概念。
5、ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。
一文详解HBase资源隔离相关的解决方案
1、提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享,支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0,借鉴Mesos,YARN 提出了资源隔离解决方案Container,提供Java 虚拟机内存的隔离。
2、比如,如果你使用了Greeplum数据库,那么Pivotal就可能是一个完美的选择,而在其他情况下,可能更适合采取更加灵活的解决方案。
3、这种分布式架构改进后,Flink可以原生运行在HadoopYarn和Kubernetes这两种最常见的资源管理系统上。同时将Flink的任务调度由集中式调度改为分布式调度,使Flink可以支持更大的集群,获得更好的资源隔离。
HBase写数据的异常问题以及优化
1、HBase数据写入通常会遇到两类问题,一类是写性能较差,另一类是数据根本写不进去。
2、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象。
3、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中,一旦写入无法更新,因为StoreFile是不可变的。
4、出现这种问题的原因是因为和服务器通信超时导致的。所以需要将下面两个参数的默认值进行调整。hbase.snapshot.region.timeout hbase.snapshot.master.timeoutMillis 这两个值的默认值为60000,单位是毫秒,也即1min。
5、用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题,总结一下。
6、捕获异常后,可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3)当然,还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计
必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上,避免数据热点现象。
必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上, 避免数据热点现象。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据,则原先存在的数据会被新的数据覆盖。
HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息,这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里,这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。
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