• hbase hbck用法

    在这里简单整理下hbase hbck的用法。 用法: opts通用可选项 -help 展示help信息; -detail 展示所有Region的详情; -timelag <秒级时间>  处理在过去的指定时间内没有发生过

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  • HBase连接异常:KeeperErrorCode = OperationTimeout

    手上的一个HBase相关的服务在重启后开始报错(重启前运行良好),错误信息如下: 错误信息提示连接zookeeper时间超长。经检查是因为有一个zookeeper节点已经停止运行(zk3.com),和运维商量后将zookeeper故障节点删

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  • 使用HBase Coprocessor

    HBase的Coprocessor是模仿谷歌BigTable的Coprocessor模型实现的。 Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据。 首先必须要指明使用Coproces

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  • 使用BufferedMutator

    org.apache.hadoop.hbase.client.BufferedMutator主要用来对HBase的单个表进行操作。它和Put类的作用差不多,但是主要用来实现批量的异步写操作。 BufferedMutator替换了HTable

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  • 译文:HBase File Locality in HDFS

    Hadoop中一个不明确的内容就是Block复制:它自动完成,通常不需要用户关心。HBase将数据保存到HDFS,并完全相信它的安全性。正是因为HDFS的Block复制对HBase来说是完全透明的,就产生了一个问题:HBase的效率会受到多

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  • HBase Region Locality

    因为DataNode和RegionServer通常会部署在相同的机器上,所以会产生Locality这样的概念。 HBase的Locality是通过HDFS的Block复制实现的。在复制Block时,HBase是这样选择副本的位置的: 第一个

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  • 使用HBase总结

    前段时间我们在项目中使用了HBase,在这里记一下使用经历或者说踩过的坑。 RowKey设计 我们读取数据的方式主要是批量查询,因此在最初的设计中就将大部分查询字段放在了RowKey上,目的是利用RowKey作为索引的特性。 关于RowKe

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  • HBase Bulk Load

    概述 BulkLoad是一种高效写入HBase的方式,适用于将数据批量迁移到HBase。 BulkLoad使用MapReduce作业直接生成HBase的StoreFile,并将生成的StoreFile直接装载入正在运行的HBase集群。较之

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  • HBase自定义Filter

    必需要提前说明下:不建议使用自定义的Filter。所有的Filter都是在服务端生效:就是说需要将自定义的Filter封装为jar,上传到HBase的类路径下,并重启HBase使之生效。对于生产环境的HBase来说,重启通常是不能接受的。

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  • HBase RowKey设计

    热点现象 HBase中的记录行按行键的字典顺序进行排序。这种设计有利于扫描(scan)记录。因此我们可以合理的设计行键,将相关的行或者需要一起读取的行放得靠近一些。不过设计得不好的行键也是热点现象的常见来源。当大量客户端流量指向集群中一个或

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