一个集群是否健康,大体可以从以下几个方面来判断 1 、单 region 的 storefile 数量是否合理 2 、 memstore 是否得到合理的利用,此项指标与 hlog 的数量和大小相关 3 、 compact 和 flush 的流量比值是否合
在 hbase 中每当有 memstore 数据 flush 到磁盘之后,就形成一个 storefile ,当 storeFile 的数量达到一定程度后,就需要将 storefile 文件来进行 compaction 操作。 Compact 的作用: 1>. 合并文件 2>.
读写请求大量出错的现象主要有两类: 1 、大量出现服务端 exception 2 、大量超时。其中第一种有异常信息较好判断问题所在。 1 、大量服务端 exception 一般是 region 不在线导致的,可能是 region 在 split 但是时
HBase 和 HDFS 并不是强制的绑定在一起的, HBase 完全可以使用本地文件系统,比如 mac 的文件系统, Linux 的 ext3,ext2 等等,都可以运行 Hbase 。
rowKey 最好要创建有规则的 rowKey ,即最好是有序的。 HBase 中一张表最好只创建一到两个列族比较好,因为 HBase 不能很好的处理多个列族。
Hlog 是存储在磁盘上面的,不是内存型存储不需要淘汰策略,要解决的就是磁盘存满之后怎么办?磁盘满了肯定是存不进去了,一般情况下我们都会有磁盘利用率的检测工具,在磁盘到达一定程度之后进行通知, HDFS 是可以无限扩容的,就
客户端首先通过 hbase:meta 表找到服务指定范围的行的 RegionServer ,在定位到是哪个 Region 之后,客户端直接联系 RegionServer ,而没有经过 Master ,然后发出读写请求。当 Region 被 Master 重新分配,或者某个 RegionSev
检索 habse 的记录首先要通过 row key 来定位数据行 , 当大量的 client 访问 hbase 集群的一个或少数几个节点, 造成少数 region server 的读 / 写请求过多、负载过大,而其他 region server 负载却很小,就造成了 “ 热
Hbase 运行在 HDFS 之上,每个 StoreFile 都被写成一个 HDFS 的文件,能理解 HDFS 的架构,它是如何存储文件,处理故障转移和复制块很重要 大多数情况下, Hbase 将数据存储在 HDFS 之上,像 Hfile 和 WALs( 主要为了防止 Regio
**原因分析** 1. FusionInsight C50SPC200 版本 hbase.table.max.rowsize 设置为 1073741824 。 2. 存在某条数据过长导致出现该异常,通过排查发现应用程序写入一条超过 1G 的 row 。 **解决办法** 1. 修改 hba
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