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hbase太不好用了,hbase is not online
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hbase使用出的错,求帮助
1、听你说的应该是连接数据库超时了, 就是你导入的数据太大,程序还没处理完数据库连接就已经超时了,所以程序就停了,你可以把数据库连接时间调大点。
2、删除超大图片,动感图片,特效图片,超高图片,等会重新试一下。切换浏览器,看是不是版本过低,或不兼容,切换到兼容模式再试一下。
3、配置错误可能是路由器端口参数设定有误,或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址,或者是网络掩码设置错误等。
HBase写数据的异常问题以及优化
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。
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。
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。
逻辑故障中的一种常见情况就是配置错误,就是指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误,或路由器路由配置错误以致于路由循环或找不到远端地址,或者是网络掩码设置错误等。
)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。
这是在idea上写的查询hbase的方法,分别用Bytes.toInt和Byts.toString尝试读取hbase上的数据。这是一部分结果,可以看到通过Bytes.toInt读取的int类型Byte数组,是可以正确显示,而通过Bytes.toString方式尝试读取则乱码。
如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到
是因为:系统bug,使用软件hbase写代码时,当代码写入成功却查不出来,是系统bug的问题,将代码重新运行即可,HBase是一个分布式的。
数据丢失在,rowkey相同,我看你的程序用的是random ,这种情况下很容易出现rowkey相同的。
TableNotEnabledException,导致无法启用表。上网查询得知是由于中断操作导致zookeeper中记录的表状态不一致导致。通过以下方法解决。
原始采集数据采用HBase进行存储。 实时采集数据流量很大,在入库的时候,有时候会发生阻塞。测试环境正常,生产环境下,时不时出现HRegionServer挂掉的情况, 而HMaster正常。
非关系型数据库也得要学习,比如: Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak 、Membase、Neo4i和 HBase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。
hbase没人用
1、Hbase适用于存储不太复杂但数据很大的数据。列如商城系统中:用户,商品,订单,店铺,卖家,这些数据关系复杂不适合用Hbase。这里面订单数据量很大,而且要频繁拿出来计算,可以考虑只将订单这项存入Hbase。
2、如果数据量较小,使用HBase可能会增加系统的复杂性和成本,不如使用传统的关系型数据库或其他轻量级的NoSQL数据库。
3、数据类型,HBase只有简单的字符类型,所有的类型都是交由用户自己处理,它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库,通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的,由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
如何加快hbase读取数据的效率
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。
Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术,可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求,提高查询效率。MemStore是一种缓存机制,可以帮助HBase加速数据写入,提高数据写入效率。
RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据,加速查询。如果block Cache里面有,就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳,没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘,所以读很慢。
HBase表的列族在创建之初只有一个Region,随着插入数据的增多Region变得越来越大。
其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制,服务能力可以随服务器的增长而线性增长, 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好,单次写入通常在1-3ms内即可响应完成,且性能不随数据量的增长而 下降。
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