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hbase卡在flush,hbase file layout needs to be upgraded
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HBase是什么呢,都有哪些特点呢?
HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库,它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据,并提供高可靠性、高性能的读写操作。
容量大:HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列:HBase 的数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态地增加列,并且可以单独对列进行各种操作。
Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。
hbase的特点:高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
六、HBase写入流程
整个写入顺序图流程如下:1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey,查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase:meta表所在region。
和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。
首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能,客户端进行DML语句的时候,都是先跟ZK交互。
该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。
业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法:按照flume的流程:一个source ,三个channel, 三个sink,因为我需要三个列族,如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。
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。
行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。
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。
(这个命令一般很少用,因为使用这个=的filer需要扫hbase全表,因为这种方式很少使用,所以暂时没考虑如何优化)二.删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。
深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore
理想情况下,在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下,Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的,而不是真个Heap的)。
MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分,MemStore 作为 HBase 的写缓存,保存着数据的最近一次更新,同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。
regionServer 其实是hbase的服务,部署在一台物理服务器上,region有一点像关系型数据的分区,数据存放在region中,当然region下面还有很多结构,确切来说数据存放在memstore和hfile中。
Region是HBase数据存储和管理的基本单位。 一个表中可以包含一个或多个Region。 每个Region只能被一个RS(RegionServer)提供服务,RS可以同时服务多个Region,来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
一个MemStore大小通常在128~256MB,见参数: hbase.hregion.memstore.flush.size 。
RegionServer 拆分 Region的步骤是:先将该 Region 下线,然后拆分,将其子 Region 加入到 META 元信息中,再将他们加入到原本的 RegionServer 中,最后汇报 Master。 执行split 的线程是 CompactSplitThread。
求助,关于hbase的versions问题
在Hbase是column family一些列的集合。
如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception。解决方案:将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值,比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0,0表示不断重试直到成功。设置之后问题解决。
在分布式模式下,Hadoop版本必须和HBase下的版本一致。你可以用你运行的分布式Hadoop版本jar文件替换HBase lib目录下的Hadoop jar文件,以避免版本不匹配问题。确认替换了集群中所有HBase下的jar文件。
hbase shell不能创建表的原因分析。现象:前一段时间 安装了Hbase hbase shell 进去之后 list status 命令都能够正常运行。
HBase的Region分裂过程需要注意以下几个问题:虽然Region分裂后可以提高HBase的读写性能,但是Region分裂过程会对集群网络造成很大的压力,尤其是要分裂的Region尺寸过大、数目过多时,甚至可以使整个集群瘫痪。
CTU以及会员中心项目是两个对在线要求比较高的项目,在这两个项目中我们特别对hbase的慢响应问题进行了研究。hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因:网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。
HBase写数据的异常问题以及优化
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。
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。
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。
region下的StoreFile数目越少,HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上,这样有助于节省磁盘IO,但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
)对于读端,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。
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