很长一段时间以来,一个region同一时间只能在一台RS(Region Server)中打开.如果一个region同时在多个RS上打开,就是multi-assign问题,会导致数据不一致甚至丢数据的情况,这是要避免和解决的.对于正常情况而言,region本质上是单点服务的,当RS宕机时,这个RS上的region无法提供服务,直到他们在另外的RS上重新上线为止.我们首先讨论这种单点服务会导致哪些问题,然后,看看有什么解决方案. region单点导致的问题 从正常和异常两个方面对region单点可能

hbase.tmp.dir:本地文件系统的临时目录,默认是java.io.tmpdir/hbase−java.io.tmpdir/hbase−{user.name}: hbase.rootdir:hbase持久化的目录,被所有regionserver共享,默认${hbase.tmp.dir}/hbase,一般设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase类似,带全限定名: hbase.cluster.distributed:hbase集群模式运作与否的标志,默

编者按:高可用架构推出 2015 年度回顾系列文章,分享在架构领域具有典型意义的年度案例,本文由张虔熙分享.转载请注明来自高可用架构公众号「ArchNotes」.   张虔熙,Hulu 网,专注于分布式存储和计算,HBase contributor. HBase 2015 年技术发展 在 2015 年,HBase 迎来了一个里程碑——HBase 1.0 release,这也代表着 HBase 走向了稳定. New Interface(更加清晰的接口定义) 旧的 HBase 接口逻辑与传统 JDB

Q: .meta.和root表是否要分裂? A: meta表和root表不会分裂,代码中有所判断. Q: 如果不分裂,那么都只有1个region? A: ... (查看代码后)A: meta和root表是要split的,.meta.和-root-不split是在0.20.6以前的版本,升级到0.89以后都会split了,只是不分裂的代码接口还保留着,实际调用的并不是这段代码.-root-理论上也会split,而且一旦发生split就完蛋.但是因为root要split要满足超过1600亿的regi

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. HBase自身具有极好的扩展性,也因此,构建扩展集群是它的天生强项之一.在实际线上应用中很多业务都运行在一个集群上,业务之间共享集群硬件.软件资源.那问题来了,一个集群上面到底应该运行哪些业务可以最大程度上利用系统的软硬件资源?另外,对于一个给定业务来说,应该如何规划集群的硬件容量才能使得资源不浪费?最后,一个给定的RegionServer上到底部署多少 Region比较合适?想必这些问题都曾经困惑过很多

hbase.tmp.dir \({java.io.tmpdir}/hbase-\){user.name} 本地文件系统上的临时目录.将'/tmp'改为其他可以持久保存文件的位置,通常能够解决java.io.tmpdir.'/tmp'目录在机器重启后将会被清空. hbase.rootdir \({hbase.tmp.dir}/hbase</value> <description>该目录被region server共享并且用来保存HBase的持久化数据.这个URL应该完全按照文件系统模

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

hbase.tmp.dir:本地文件系统的临时目录,默认是java.io.tmpdir/hbase−java.io.tmpdir/hbase−{user.name}: hbase.rootdir:hbase持久化的目录,被所有regionserver共享,默认${hbase.tmp.dir}/hbase,一般设置为hdfs://namenode.example.org:9000/hbase类似,带全限定名: hbase.cluster.distributed:hbase集群模式运作与否的标志,默

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. 操作系统这个话题其实很早就想拿出来和大家分享,拖到现在一方面是因为对其中各种理论理解并不十分透彻,怕讲不好:另一方面是这个问题好像一直以来都很少有人关注,这里算是给这个话题开个头.其实这几个参数前前后后看过好些次,但却一直没有吃透,前段时间趁着休假又把这些理论翻出来过了一遍,有了进一步的理解,这里权当整理梳理.下图是HBase官方文档上对操作系统环境的几点配置要求: 先不着急解释每个配置的具体含义,在这之

https://mp.weixin.qq.com/s/hx-q13QteNvtXRpNsE5Y0A 作者 | 知乎数据工程团队编辑 | VincentAI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中

终于又切回HBase模式了,之前一段时间因为工作的原因了解接触了一段时间大数据生态的很多其他组件(诸如Parquet.Carbondata.Hive.SparkSQL.TPC-DS/TPC-H等),虽然只是走马观花,但也受益良多.对视野.思维模式都有极其重要的作用,至少,扩展了大数据领域的对话圈. 这里也斗胆建议朋友能在深入研究一门学问的同时博览周边学问,相信必然会大有裨益. 来说正题,操作系统这个话题其实很早就想拿出来和大家分享,拖到现在一方面是因为对其中各种理论理解并不十分透彻,怕讲不好:另

HBase是基于LSM树存储模型的分布式NoSQL数据库.LSM树对比普遍的B+树来说,能够获得较高随机写性能的同时,也能保持可靠的随机读性能(可参考这里).在进行读请求的时候,LSM树要把多个子树(类似B+树结构)进行归并查询,对于HBase来说,这些子树就是HFile(还包括内存上的树结构MemStore).因此归并查询的子树数越少,查询的性能就越高. Compact的作用 在写请求的这篇文章里,已经介绍过对于每个写请求,都必须写入MemStore以及HLog才算完成事务提交.当MemSto

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1449891885004.html 1.HBase 简介 HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据.实现数据分布式存储提供可靠的方案.从功能上来 讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle.MySQL.MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.而从应用的角度来 说,HB

大数据时代,HBase作为一款扩展性极佳的分布式存储系统,越来越多地受到各种业务的青睐,以求在大数据存储的前提下实现高效的随机读写操作.对于业务方来讲,一方面关注HBase本身服务的读写性能,另一方面也需要更多地关注HBase客户端参数的具体意义.这篇文章就从一个具体的HBase客户端异常入手,定位异常发生的原因以及相应的客户端参数优化. 案发现场 最近某业务在使用HBase客户端读取数据时出现了大量线程block的情况,业务方保留了当时的线程堆栈信息,如下图所示: 看到这样的问题,首先从日志和

一.前言 接触HBase已近半年,从一无所知到问题的解决,在数据落地方面也有了一定的了解,在此记录这半年来碰到的一些问题和对一些数据落地方面的见解,本篇主要介绍一下hbase安装方面的信息 二.安装环境 对于生产环境而言,一个hbase集群可能包含几百上千机器,集群必不可少的几个组件,如Zookeeper, Hbase, Hadoop等,其中Zookeeper一般是奇数台且独立部署,HBase方面主要包括Master结点和RegionServer结点,Hadoop方面包括NameNode和Dat

本文来自网易云社区. 背景 Datastream一直以来在使用HBase分流日志,每天的数据量很大,日均大概在80亿条,10TB的数据.对于像Datastream这种数据量巨大.对写入要求非常高,并且没有复杂查询需求的日志系统来说,选用HBase作为其数据存储平台,无疑是一个非常不错的选择. HBase是一个相对较复杂的分布式系统,并发写入的性能非常高.然而,分布式系统从结构上来讲,也相对较复杂,模块繁多,各个模块之间也很容易出现一些问题,所以对像HBase这样的大型分布式系统来说,优化系统运行

1.概述 客户端往RegionServer端提交数据的时候,会写WAL日志,只有当WAL日志写成功以后,客户端才会被告诉提交数据成功,如果写WAL失败会告知客户端提交失败,换句话说这其实是一个数据落地的过程.在一个RegionServer上的所有的Region都共享一个HLog,一次数据的提交是先写WAL,再写memstore,示意图如下  2.HLog Class WAL的实现类是HLog,当一个Region被初始化的时候,一个HLog的实例会作为构造函数的参数传进去.当Region在处理Pu

2017年开始阿里HBase走向公有云,我们有计划的在逐步将阿里内部的高可用技术提供给外部客户,目前已经上线了同城主备,将作为我们后续高可用能力发展的一个基础平台.本文分四个部分回顾阿里HBase在高可用方面的发展:大集群.MTTF&MTTR.容灾.极致体验,希望能给大家带来一些共鸣和思考. 大集群 一个业务一个集群在初期很简便,但随着业务增多会加重运维负担,更重要的是无法有效利用资源.首先每一个集群都要有Zookeeper.Master.NameNode这三种角色,固定的消耗3台机器.其次有些

HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信

前言 本文从HBase的内存布局说起,先充分了解HBase的内存区的使用与分配,随后给出了不同业务场景下的读写内存分配规划,并指导如何分析业务的内存使用情况,以及在使用当中写内存Memstore及读内存扩展bucketcache的一些注意事项,最后为了保障群集的稳定性减少和降低GC对于集群稳定性的影响,研究及分享了一些关于HBase JVM配置的一些关键参数机器作用和范例,希望这些不断充实的经验能确保HBase集群的稳定性能更上一个台阶,大家有任何的想法和建议也欢迎一起讨论. HBase的内存布