Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下…

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = …

接上篇读HDFS 上面读完了HDFS,当然还有写了. 先上代码: WriteHBase public class WriteHBase { public static void writeHbase(String content){ // HDFS 数据是一行一条记录 String[] lines = content.split("\n"); int userSize = 0; List<Put> puts = new ArrayList<Put>(); Put…

今天线上遇到一个问题:有一台服务器的cpu持续冲高,排查发现是我们的一个java应用进程造成的,该进程在向hbase中写入数据时,日志不断地打印下面的异常: org.apache.hadoop.hbase.NotServingRegionException: Region iot_flow_cdr_201811,4379692584601-2101152593-20181115072326-355,1536703383699.82804f639798d0502dd64e6e47d75d84. i…

一.HBase读数据流程 1.Client访问Zookeeper,从ZK获取-ROOT-表的位置信息,通过访问-ROOT-表获取.META.表的位置,然后确定数据所在的HRegion位置: 2.Client访问HRegion所在的HRegionServer,通过HRegionServer获取需要查找的数据: 3.Client到HRegion的中去查找数据,首先到MemStore中查找,查到直接返回:查不到就去ClockCache中查找,查到直接返回:再查不到就去StoreFile中读数据,把读到…

1.为何要 BulkLoad 导入?传统的 HTableOutputFormat 写 HBase 有什么问题? 我们先看下 HBase 的写流程: 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式,在reduce中直接生成put对象写入HBase,该方式在大数据量写入时效率低下(HBase会block写入,频繁进行flush,split,compact等大量IO操作),并对HBase节点的稳定性造成一定的影响(GC时间过长,响应变慢,导致节点超时退出,…

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit…

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge…

在第一次建立Hbase表的时候,我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据.我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中,或者通过MR方式等.但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据.本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中. 总的来说,使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性,直接在 HDFS 中生成持久化的…

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client…