hbase memstorelab】的更多相关文章

关于MemStore的补充 在通过HStore.add向store中加入�一个kv时,首先把数据写入到memstore中.这一点没有什么说明: publiclongadd(finalKeyValue kv) { lock.readLock().lock(); try{ returnthis.memstore.add(kv); }finally{ lock.readLock().unlock(); } } 以上代码中调用memstore.add方法, longadd(finalKeyValue k…
Master/Region Server调优 JVM调优 默认的RegionServer内存是1G,而Memstore默认占40%,即400M,实在是太小了,可以通过HBASE_HEAPSIZE参数修改(CDH界面也可以修改) 1)通用调整,同时调整MASTER Region Server vim $HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh export HBASE_HEAPSIZE=8G   ===> 会生效HBASE的所有实例,MASTER和Region Server 2)P…
这一章讲hbase的缓存机制,这里面涉及的内容也是比较多,呵呵,我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存. 之前在讲put的时候,put是被添加到Store里面,这个Store是个接口,实现是在HStore里面,MemStore其实是它底下的小子. 那它和Region Server.Region是什么关系? Region Server下面有若干个Region,每个Region下面有若干的列族,每个列族对应着一个HStore. HStore里面有三个很重要的类,在这章的内容都…
1.垃圾回收器调优 当我们往hbase写入数据,它首先写入memstore当中,当menstore的值大于hbase.hregion.memstore.flush.size参数中设置的值后,就会写入硬盘. 在hbase-env.sh文件中,我们可以设置HBASE_OPTS或者HBASE_REGIONSERVER_OPTS,后者只影响region server进程. export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx8g -Xms8g -Xmn128m -XX:+UsePar…
Region Server的整体架构 本文主要介绍Region的整体架构,后续再慢慢介绍region的各部分具体实现和源码 RegionServer逻辑架构图 RegionServer职责 1.      监听协作,通过zk来侦听master.meta位置.集群状态等信息的变化,更新本地数据. 2.      管理region的offline.online.open.close等操作,这些操作是和hmaster配合这来做的,region的状态有如下这些 offline.opening.open.…
这一章讲hbase的缓存机制,这里面涉及的内容也是比较多,呵呵,我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存. 之前在讲put的时候,put是被添加到Store里面,这个Store是个接口,实现是在HStore里面,MemStore其实是它底下的小子. 那它和Region Server.Region是什么关系? Region Server下面有若干个Region,每个Region下面有若干的列族,每个列族对应着一个HStore. HStore里面有三个很重要的类,在这章的内容都…
Mapreduce的文件和hbase共同输入 package duogemap;   import java.io.IOException;   import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; i…
KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (…
Hbase安装模式介绍 单机模式 1> Hbase不使用HDFS,仅使用本地文件系统 2> ZooKeeper与Hbase运行在同一个JVM中 分布式模式– 伪分布式模式1> 所有进程运行在同一个节点上,不同进程运行在不同的JVM当中2> 比较适合实验测试– 完全分布式模式1> 进程运行在多个服务器集群中2> 分布式依赖于HDFS系统,因此布署Hbase之前一定要有一个正常工作的HDFS集群 Linux环境准备 关闭防火墙和SELinux # service iptab…
[TOC] 前言 在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时,我们往往需要操作数据库,去统计或者改变一些值.最近一个实时消费者处理任务,在使用spark streaming进行实时的数据流处理时,我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中,所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结,并且对自己踩到的一些坑进行记录. Spark Streaming持久化设计模式 DStreams输出操作 print:打印driver结点上每个Dstream…