在生产环境中很有可能有那么几个Region比较大,但是都运行在同一个Regionserver中. 这个时候就需要手动将region移动到负载低的Regionserver中. 步骤: 1.找到要移动的region,记录红框的id值,这个是唯一的region ID 2.查看RegionServer列表,并记录ip.端口.startcode #明显读请求不均衡 3.我们需要将部分region移动到dn3这台RegionServer上. 例如: mine:t_match_odds,""&quo

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

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

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

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

hbase hbck主要用来检查hbase集群region的状态以及对有问题的region进行修复. hbase hbck :检查hbase所有表的一致性,如果正常,就会Print OK hbase hbck -details:检查hbase所有表的一致性,并且输出详细报告. hbase hbck table1 table2:指定检查某些表,可以输入多个表,用空格隔开.   HBCK - HBCK检查什么? (1)HBase Region一致性 集群中所有region都被assign,而且dep

目录 1.查看swap分区情况 2.手动修改swap分区 3.格式化swap分区 4.使用swap分区 5.配置swap分区开机之后自动挂载 1.查看swap分区情况 swap分区就相当于是内存的一个缓冲区,如果内存被占满,可以用swap分区代替内存使用,用来提升Linux系统性能. 如果在实际的服务器上,分配的swap分区不够用了,需要扩大swap分区,我们是可以不重新安装操作系统的,那样很麻烦,swap分区是支持手动扩展的. 一般通过free命令来查看内存的使用情况. 如下图所示: 上图中,

对应 HBase 版本0.94.1,对照了开源的版本和工作使用的某发行版 问题:在 HBase shell 里面输入 flush 'table_or_region_name'之后,发生了什么?具体的实现是怎么样的?对于现有的某个表,我如何在做操作之前估算 flush 执行的时间? 1. HBase shell 入口 HBase shell 使用 ruby 实现,在 putty 敲hbase shell,调用的是${HBASE_HOME}/bin/hbase这个 bash 脚本,根据shell这个

1.Region数量的影响 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳,官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好,理由如下: 1)Hbase的一个特性MSLAB,它有助于防止堆内存的碎片化,减轻垃圾回收Full GC的问题,默认是开启的.但是每个MemStore需要2MB(一个列簇对应一个写缓存memstore).所以如果每个region有2个family列簇,总有1000个region,就算不存储数据也要3.95G内存空间. 2)如果很多region,

说明: Major Compaction 的作用: 1.将一个Region下的所有StoreFile合并成一个StoreFile文件 2.对于删除.过期.多余版本的数据进行清除 由于MajorCompation期间对集群的磁盘IO占和带宽占用较大,所以线上系统一般会禁用此功能,在集群负载较低时手动执行 操作: 方式1: (Hbase shell)major_compact  'tablename' 方式2: 通过代码合并 import org.apache.hadoop.conf.Configu

HBASE操作:(一般先合并region然后再压缩) 一 .Region合并: merge_region   'regionname1','regionname2' ,'true'  --true代表强制合并,一般要加上 一般要是将小文件根据配置的最大上限进行合并,合并后最好清理一下hdfs 二.Region 压缩: 我们以test表为例: 我们先创建一张不含任何压缩格式的test表,并且向其导入10多G的数据$ hadoop fs -du -h /hbase/data/default/   

问题描述: 16010端口启动成功,16020未启动. hbase-root-regionserver-hbase2.log日志: 2019-08-14 16:45:10,552 WARN [Thread-37] hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /hbase/default/tsdb/3f2398c5b49b581c096

1.定时执行脚本#!/bin/bash source /etc/profile sh ./hbase shell <<EOF major_compact 'table_name' EOF 语法: #Compact all regions in a table: hbase> major_compact 't1' #Compact an entire region: hbase> major_compact 'r1' #Compact a single column family w

1. malloc函数 函数原型:void *malloc(unsigned int size)函数的作用是:在内训的动态存储区开辟一个size个字节的连续空间,返回所分配区域的首字节地址. 可以看到,函数返回值是一个void指针,请注意,void指针不是一个可以指向任何类型数据的指针,而是 说,不指向任何类型的数据,仅仅是提供了一个地址.因而,你想让这个指针指向int型数据,要进行显式的类型转换(强制类型转换),即在前面加(int *).一般来说,如果不加,是可以自动进行隐式类型转换的. 2.

原文内容很详细,不利于快速浏览,所以只保留了重点 原文地址 http://blog.csdn.net/mr__fang/article/details/47723767 内存检测工具jvisualVM参考 https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-visualvm/ 下面这篇更详细些 http://www.cnblogs.com/feng-gamer/p/6039380.html 内存设置的主要参数: Trace跟踪参数(打印日志): 1.打

1         Hbase日常运维 1.1       监控Hbase运行状况 1.1.1        操作系统 1.1.1.1 IO 群集网络IO,磁盘IO,HDFS IO IO越大说明文件读写操作越多.当IO突然增加时,有可能:1.compact队列较大,集群正在进行大量压缩操作. 2.正在执行mapreduce作业 可以通过CDH前台查看整个集群综合的数据或进入指定机器的前台查看单台机器的数据: Io wait 磁盘IO对集群的影响比较大,如果io wait时间过长需检查系统或磁盘是

Hbase 是一个分布式的.面向列的开源数据库,其实现是建立在google 的bigTable 理论之上,并基于hadoop HDFS文件系统.     Hbase不同于一般的关系型数据库(RDBMS).是一种适用于非结构化数据存储的数据库,且Hbase是基于列的数据库.      下面的内容基于我们已经安装好hadoop.hbase. 一.hbase shell 介绍      hbase shell是用户和hbase 交互的接口之一,当然还可以通过其它方式比如java api等      下

      Hbase 是一个分布式的.面向列的开源数据库,其实现是建立在google 的bigTable 理论之上,并基于hadoop HDFS文件系统.     Hbase不同于一般的关系型数据库(RDBMS).是一种适用于非结构化数据存储的数据库,且Hbase是基于列的数据库.      下面的内容基于我们已经安装好hadoop.hbase.     一.hbase shell 介绍      hbase shell是用户和hbase 交互的接口之一,当然还可以通过其它方式比如java a

1.建表高级属性 建表过程中常用的shell命令 1.1 BLOOMFILTER 默认是 NONE 是否使用布隆过虑及使用何种方式,布隆过滤可以每列族单独启用 使用HColumnDescriptor.setBloomFilterType(NONE|ROW|ROWCOL)对列族单独启用布隆 - Default = ROW 对行进行布隆过滤 - 对 ROW,行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆 - 对 ROWCOL,行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆 使用方法: crea