转自:http://zhb-mccoy.iteye.com/blog/1543492 The HRegionServer opens the region and creates a corresponding HRegion object. When the HRegion is opened it sets up a Store instance for each HColumnFamily for every table as defined by the user beforehand.

分裂策略 不同的分裂策略的实现需要继承RegionSplitPolicy,主要实现两个方法: shouldSplit()表示是否需要分裂 getSplitPoint()得到分裂点rowkey 从 HBase 0.94之后,默认的分裂策略是IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy ,思想就是当Region的大小超过某个阈值时,即进行分裂. 这个阈值主要由如下几个因素决定: hbase.hregion.max.filesize hbase.increasing.

问题现象:hive执行sql报错 select count(*) from test_hive_table; 报错 Error: java.io.IOException: org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions: Wed May 16 10:22:17 CST 2018, null, java.net.SocketTimeoutException:

[From]https://community.hortonworks.com/content/supportkb/244808/hbase-region-in-transition-issue-on-master-ui.html Problem Description: When the HBASE Region In Transition issue occurs on Master UI, check the hbck -details. There could be multiple r

先来一张大图. Hbase上Regionserver的内存分为两个部分,一部分作为Memstore,主要用来写:另外一部分作为BlockCache,主要用于读数据:这里主要介绍写数据的部分,即Memstore.当RegionServer(RS)收到写请求的时候(writerequest),RS会将请求转至相应的Region.每一个Region都存储着一些列(a set of rows).根据其列族的不同,将这些列数据存储在相应的列族中(Column Family,简写CF).不同的CF中的数据存

我们会经常谈及二级索引,这是对全表数据进行另外一种方式的组织存储,是针对table级别的.如果要为HBase上的表实现一个强一致性的二级索引,那么就无法逃避分布式事务,而这一直是用户最期待的功能. 而即使只需要保证最终一致性,这个索引也并不好实现,因为你需要额外的表以存储过程数据,需要解决宕机恢复问题等 撇开分布式事务,我们是否可以考虑对索引的要求进行降级,比如把Region看成是全表下的子表,实现一套Region级别的索引,通过功能上的牺牲以换取实现的简易及稳定. 在某些存在用户概念的场景下,

1.概述 HBase中表的基本单位是Region,日常在调用HBase API操作一个表时,交互的数据也会以Region的形式进行呈现.一个表可以有若干个Region,今天笔者就来和大家分享一下Region合并的一些问题和解决方法. 2.内容 在分析合并Region之前,我们先来了解一下Region的体系结构,如下图所示: 从图中可知,能够总结以下知识点: HRegion:一个Region可以包含多个Store: Store:每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile: S

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.

Region的概念 Region是HBase数据管理的基本单位.数据的move,数据的balance,数据的split,都是按照region来进行操作的. region中存储这用户的真实数据,而为了管理这些数据,HBase使用了RegionSever来管理region. 一个表中可以包含一个或多个Region. 每个Region只能被一个RS(RegionServer)提供服务,RS可以同时服务多个Region,来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图. regionServer其实

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAwoAAACdCAMAAAAjbX91AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFzUkdCAK

参与 Region 分配的重要对象 在 Region 分配过程中,起着重要作用有如下一些对象. HMaster— 是 HBase 中的 Master server ,仅有一个. HRegionServer--- 负责多个 HRegion 使之能向 client 端提供服务,在 HBase cluster 中存在多个HRegionServer . ServerManager--- 负责管理 Region server 信息,比如每个 Region server 的 HServerInfo( 这个对

1,删除hbase中的 hbase:meta表中相应的region的row 如; get 'hbase:meta','kylin_metadata,,1481101316881.f3b4c7c1148aee68fbaaecd2dfdb9e70.' delete 'hbase:meta','kylin_metadata,,1481101316881.f3b4c7c1148aee68fbaaecd2dfdb9e70.','info:regioninfo' delete 'hbase:meta','k

Region 各个状态的转换 HBase 维护了每个 region 的一个状态信息,并保存在 hbase:meta 中.hbase:meta 本身region的状态信息被持久化到 ZooKeeper.也可以在 HBase Master Web UI 里查看到 regions 的转换状态.以下是一个 region 可能出现的状态: 1. OFFLINE:region处于offline 状态,not opening 2. OPENING:region处于正在被opened 状态 3. OPEN:re

1. 简介 HBase 的最小管理单位为region,region会按照region 分裂策略进行分裂. 基于CDH5.4.2 2. 总览

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

HBase的table是该region切分的,client操作一个row的时候,如何知道这个row对应的region是在哪台Region server上呢?这里有个region location过程.主要涉及到2张系统表,-ROOT-,.META..其结构见图 在zookeeper的/hbase/root-region-server节点中存着-ROOT-表所在的Region Server地址. -ROOT-表的一个row代表着META的一个region信息,其key的结构是META表名,META

Hbase是kv存储,但是逻辑上我们可以把存储在hbase上的kv数据当成表,rowkey可以认为是表的主键.为了便于分布式操作,hbase会把表横向切分成一块一块的数据,而每块就是一个Region.为了提供在线服务,我们必须把Region加载到集群中的某台机器上,这个加载的过程正是region assign要做的.顺便说一句,hbase中把表切分region和HDFS中文件切分成block,Spark中RDD切分成partitions的思想都是一样的. region assgin的流程 reg

发现有些regison程序操作失败,其他region 都是正常的,重启regionserver 后依然报同样的错误. 首先进入hbase的bin目录,执行下面命令检查表是否有存储一致性问题: hbase hbck -details table 如出现以下提示,则说明有不一致的地方,2表示个数: inconsistencies detected. 既然不一致,咱就尝试修复一下(这个功能要管理权限,使用慎重): hbase hbck -repair table 修复完了以后结果如下: Summary

业务场景: Kafka+SparkStreaming+Hbase由于数据大量的迁移,再加上业务的改动,新增了很多表,导致rerigon总数接近4万(36个节点) 组件版本: Kafka:2.1.1 Spark:2.2.0-cdh5.12.0 Hbase:1.2.0-cdh5.12.0 问题发现: CDH界面较多关于web服务器相应时间过长,和队列刷新速度较慢.streaming界面,每隔一段时间就会需要较长的处理时间 解决过程: [1] 首先把一些业务不需要的表disable掉,region下线

最近老遇到hbase的regionserver自动挂掉的情况 日志总是看不出什么原因 不得已弄了个定时任务,任务的脚本类似是: pssh -H "bluejoe1 bluejoe2..." "/usr/local/hbase/bin/hbase-daemon.sh start regionserver" 加入定时任务,让它隔10分钟执行一次: crontab -e 10,20,30,40,50,0 * * * * pssh -H "bluejoe1 blu

错误如下:Master rejected startup because clock is out of sync org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: org.apache.hadoop.hbase.ClockOutOfSyncException: Server localserver3,60020,1476874791987 has been rejected; Reported time is too far out of syn