热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点(访问可能是读,写或者其他操作).大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力,引起性能下降甚至region不可用,这也会影响同一个RegionServer上的其他region,由于主机无法服务其他region的请求,造成资源浪费.设计良好的数据访问模式以使集群被充分,均衡的利用. 数据倾斜:Hbase可以被划分为多个Region,但是默认创建时只有一个Region分布在集群的一个节点上,数据一开始时都集中在这个Regio

在创建Hbase表的时候默认一张表只有一个region,所有的put操作都会往这一个region中填充数据,当这个一个region过大时就会进行split.如果在创建HBase的时候就进行预分区则会减少当数据量猛增时由于region split带来的资源消耗. HBase表的预分区需要紧密结合业务场景来选择分区的key值,每个region都有一个startKey和一个endKey来表示该region存储的rowKey范围. 创建包含预分区表的命令如下: > create '] 或者 > cre

一.建表高级属性 下面几个 shell 命令在 hbase 操作中可以起到很到的作用,且主要体现在建表的过程中,看 下面几个 create 属性 1.bloomfilter 布隆过滤器 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(默认是ROW过滤)   

目录 简单了解 概述 设置预分区 一.手动指定预分区 二.使用16进制算法生成预分区 三.将分区规则写在文本文件中 四.使用JavaAPI进行预分区 简单了解 概述 由上图可以看出,每一个表都有属于自己的一个Region,但Region内的数据达到10GB时,会进行分割,但仍会在同一个RegionServer上,而预分区的作用主要是增加数据读写效率.负载均衡.防止数据倾斜.方便集群容灾调度Region和优化Map数量 设置预分区 在设置预分区前要先明白一个概念,每一个Region都维护着从Sta

Hbase创建表时遇到以下错误: ERROR: org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException: HBase is able to connect to ZooKeeper but the connection closes immediately. This could be a sign that the server has too many connections (30 is the default). Consider ins

1.建立HBase预分区表.sql语句如下: create 'buyer_calllogs_info_ts', 'record', {SPLITS_FILE => 'hbase_calllogs_splits.txt'} 或者 create 't1','f1' ,SPLITS=>['10','20','30','40'] 分区文件格式如下: 00|10|20|30|40|50|60|70| 优点:合理设计rowkey 能让各个region 的并发请求 平均分配(趋于均匀) 使IO 效率达到最高

login as: root root@192.168.12.23's password: ********* Last login: Wed Aug 20 00:41:17 2014 from 192.168.12.67 [root@testHostName1 ~]# create 'testTable','testColumn' -bash: create: command not found [root@testHostName1 ~]# hbase shell HBase Shell;

访问hbase,以及操作hbase,命令不用使用分号 hbase shell 进入hbase list 查看表 hbase shell -d hbase(main):024:0> scan '.META.' =============小例子=================================================== 1. 创建一个表member hbase(main):025:0> create 'member','m_id','address','info' 2.l

import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hb

最近公司开始做大数据项目,让我使用sqoop(1.6.4版本)导数据进行数据分析计算,然而当我们将所有的工作流都放到azkaban上时整个流程跑完需要花费13分钟,而其中导数据(增量)就占了4分钟左右,老板给我提供了使用 spark 导数据的思路,学习整理了一个多星期,终于实现了sqoop的主要功能. 这里我使用的是pyspark完成的所有操作. 条件:hdfs平台,pyspark,ubuntu系统 运行:我这里是在 /usr/bin 目录下(或者指定在此目录下 )运行的python文件,也可以

其实解决不难,是因为时钟不同步,把每个节点切换到root用户下同步时钟就好了,在重启hbase!

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本

转自:http://www.cnblogs.com/bdifn/p/3801737.html 问题导读:1.如何防止热点?2.如何预分区?扩展:为什么会产生热点存储? HBase中,表会被划分为1...n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围,当我们要读/写数据时,如果rowKey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读/写到相关的数据.简单地说

我们知道,HBASE在创建表的时候,会自动为表分配一个Region,当一个Region过大达到默认的阈值时(默认10GB大小),HBase中该Region将会进行split,分裂为2个Region,以此类推.表在进行split的时候,会耗费大量的资源,频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响.所以,HBase提供了预分区功能,即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区. 假设我们初始给它10个Region,那么导入大量数据的时候,就会均衡到10个里面,显然比1个Region要好很多.可是我们

package com.hbase.HBaseAdmin; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescripto

Hbase默认建表是只有一个分区的,开始的时候所有的数据都会查询这个分区,当这个分区达到一定大小的时候,就会进行做split操作: 因此为了确保regionserver的稳定和高效,应该尽量避免region分裂和热点的问题: 那么有的同学在做预分区的时候,可能是按照: 1): 通过Hbase提供的api: bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter demo1 HexStringSplit -c 10 -f info 默认建表是没有

seq 0 7 | awk '{printf("\\x%02x\\x%02x\n", $1/256, $1%256);}' | sort -R |head -3 create 'msgbox', '0', {SPLITS_FILE => 'splits.txt'} create 't', {NAME => 'fww', VERSIONS => 1, COMPRESSION => 'SNAPPY', SPLITS => ['10','20','30']} 1

Hbase的表会被划分为1....n个Region,被托管在RegionServer中.Region二个重要的属性:Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围,当我们要读写数据时,如果rowkey落在某个start-end key范围内,那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据. 默认情况下,当我们通过hbaseAdmin指定TableDescriptor来创建一张表时,只有一个region正处于混沌时期,start-end key无边界,可谓海纳百川.

提前生成Hbase预分区种子,在创建Hbase表时也进行相应的预分区,同时设置预分区的个数,预分区的范围对应Hbase监控页面的Region Server的start key与End key,从而使数据能够均匀的分布于各个Region中.给捷哥赞一个~ private static final String[] PARTITIONS = generatPartitionSeed(); //生成3844个分区种子 public static String[] generatPartitionSee