1.概述 在分布式系统中,负载均衡是一个非常重要的功能,在HBase中通过Region的数量来实现负载均衡,HBase中可以通过hbase.master.loadbalancer.class来实现自定义负载均衡算法.下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标. 2.内容 在HBase系统中,负载均衡是一个周期性的操作,通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上,通过hbase.balancer.period属性来控制负载均衡的时间间隔,默认是5分钟.触发负载

elasticSearch的配置文件中有2个参数:node.master和node.data.这两个参 数搭配使用时,能够帮助提供服务器性能. 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点,只用于存储索引数据.使该node服务器功能 单一,只用于数据存储和数据查询,降低其资源消耗率. master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一个主节点,但不存储任何索引数据.该n

hadoop2.4生产集群已经执行一段时间了.因为大量的hadoop1.0上面的应用不断迁移过来.刚開始事hdfs这边还没有出现多少问题.随着时间的推移,近期发现个别的datanode节点上面的磁盘空间剩余严重不足.既集群数据存储严重不均衡,非常多DN节点分明还有非常多存储空间,而个别DN节点存储空间则出现严重不足的情况. 后来经过分析,发现这些空间严重不足的节点上面,都执行了distcp作业的map任务,distcp是一个纯粹拷贝数据的job.一结合hdfs数据副本分配策略一分析,最终找到了问

第一:hbase介绍 hbase是一个构建在hdfs上的分布式列存储系统: hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员,主要用于海量结构化数据存储 从逻辑上讲,hbase将数据按照表.行和列进行存储 hbase表特点: 1.大:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索: 4.稀疏:对于空(null)的列,并不占用存

示例数据模型 HBase中扩展和负载均衡的基本单元成为region,region本质上是以行健排序的连续存储区间.如果region太大,系统会把它们 自动拆分,相反的,就是把多个region合并,以减少存储文件的数量. HBase中的region等同于数据库分区中的范围划分,它们可以被分配到若干物理服务器上以均摊负载,因此提供了较强的扩展性: 一张表初始的时候只有一个region,用户开始向表中插入数据时,系统会检查这个region的大小,确保其不会超过配置的最大值.如果超过限制,系统会在中间键

引言: 大家在使用HBase的过程中,总是面临性能优化的问题,本文从HBase客户端参数设置的角度,研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题.事实胜于雄辩,数据比理论更有说服力,基于此,作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验,希望大家用自己的服务器跑出的结果,给自己一个值得信服的结论. 一.客户单优化参数 1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入. 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提

一.HBase的特点是什么 1.HBase一个分布式的基于列式存储或者行式存储的数据库,基于hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理. 2.HBase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据. 3.HBase为null的记录不会被存储. 4.数据存储模式为key,value模式:(Table,Rowkey,Column,Timestamp)-> value  5.HBase是主从架构.Hmaster作为主节点,Hregionse

本文由  网易云发布.   作者:范欣欣(本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权.)   Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一,也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药.HBase系统中Region自动切分是如何实现的?这里面涉及很多知识点,比如Region切分的触发条件是什么?Region切分的切分点在哪里? 如何切分才能最大的保证Region的可用性?如何做好切分过程中的异常处理?切分过程中要不要将数据移动?等等,这篇文章将会对这些细节进行基本

转自: https://blog.csdn.net/finad01/article/details/45952781 ------------------------------------------------------------------------------------------ hbase数据加盐(Salting)存储与协处理器查询数据的方法       用HBase存储数据时,如果不加任何处理,用户数据往往会集中在几个region中,从而导致数据处理的性能问题,写性能会不断

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

Hbase数据备份&&容灾方案 标签(空格分隔): Hbase 一.Distcp 在使用distcp命令copy hdfs文件的方式实现备份时,需要禁用备份表确保copy时该表没有数据写入,对于在线服务的hbase集群,该方式不可用,将静态此目录distcp 到其他HDFS文件系统时候,可以通过在其他集群直接启动新Hbase 集群将所有数据恢复. 二.CopyTable 执行命令前,需在对端集群先创建表 支持时间区间.row区间,改变表名称,改变列簇名称,指定是否copy删除数据等功能,例

前言:<读者来信>是HBase老店开设的一个问答专栏,旨在能为更多的小伙伴解决工作中常遇到的HBase相关的问题.老店会尽力帮大家解决这些问题或帮你发出求救贴,老店希望这会是一个互帮互助的小平台.有问题请直接在老店后台留言,有好的解决方案也请不要吝啬,诚挚欢迎大家能在留言区积极探讨解决方案,大胆发表自己的看法,也许你今天帮别人解决的问题,就是你明天可能遇到的答案. 来信人:刘*刚 小猿提问 在重启HBase集群的过程中,RS节点全部启动成功了,但是HMaser一直启动不起来,错误日志如下: u

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HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

前提条件: 添加机器安装jdk等,最好把环境都搞成一样,示例可做相应改动 实现目的: 在hadoop集群中添加一个新增数据节点. 1. 创建目录和用户  mkdir -p /app/hadoop groupadd hadoop useradd licz -g hadoop -d /app/hadoop chown licz:hadoop /app/hadoop passwd licz 注:如果出现下面的问题 [root@dbserver22 ~]# su - licz-bash-3.2$ 解决办

好的数据结构,对于检索数据,插入数据的效率就会很高. 常见的数据结构 B+树 根节点和枝节点非常easy,分别记录每一个叶子节点的最小值,并用一个指针指向叶子节点.  叶子节点里每一个键值都指向真正的数据块.每一个叶子节点都有前指针和后指针,这是为了做范围查询时.叶子节点间能够直接跳转.从而避免再去回溯至枝和根节点.  特点:  1.有n棵子树的结点中含有n个keyword,每一个keyword不保存数据,仅仅用来索引,全部数据都保存在叶子节点.  2.所有的叶子结点中包括了所有keyword的

ElasticSearch的River机械 ElasticSearch本身就提供了River机械,对于同步数据. 在这里,现在能找到的官方推荐River: http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/ 可是官方没有提供HBase的River. 事实上ES的River很easy,就是一个用户打包好的jar包,ES负责找到一个node.并启动这个River.假设node失效了,会自己主动找另外一个node来启动

一.说明 随着HBase在重要的商业系统中应用的大量增加,许多企业需要通过对它们的HBase集群建立健壮的备份和故障恢复机制来保证它们的企业(数据)资产.备份Hbase时的难点是其待备份的数据集可能非常巨大,因此备份方案必须有很高的效率.Hbase备份方案必须既能够伸缩至对数百TB的存储容量进行备份,又能够在一个合理的时间内完成数据恢复的工作.HBase和Apache Hadoop系统提供了许多内置的机制,可以快速而轻松的完成PB级数据的备份和恢复工作. 二.方法 HBase是一个基于LSM树(

一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具. 它使用Map/Reduce实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ballwql/p/hbase_data_transfer.html 一.前言 HBase数据迁移是很常见的操作,目前业界主要的迁移方式主要分为以下几类: 图1.HBase数据迁移方案 从上面图中可看出,目前的方案主要有四类,Hadoop层有一类,HBase层有三类.下面分别介绍一下. 二.Hadoop层数据迁移 2.1 方案介绍 Hadoop层的数据迁移主要用到DistCp(Distributed Copy), 官方描述是:DistCp

备注:新添的机器为hadoop05,现有hadoop01.hadoop02.hadoop03.hadoop04 环境准备: 1.先克隆一台和集群中一样的机器 2.修改机器ip和主机名称 3.删除原来的data文件和log日志的残存的文件 服役新节点的具体步骤: 1.在namenode的安装目录中的etc/hadoop文件夹下创建dfs.hosts文件 touch dfs.hosts 2.在文件中添加datanode的主机名称(包括新添加的节点) hadoop02 hadoop03 hadoop0