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Hbase 之 RPC

HBase 采用了和 Hadoop 相同的 RPC 机制,作为它的主要通信手段.这是一个轻量的,不同于 Java 标准的 RMI 的一种方式,HBase RPC 有明显的客户端和服务端之分。...,单个产品队列的容量并不是按需使用无限增长的,HBase 对其长度及空间大小都做了相应的阀值控制,其中:hbase.ipc.server.max.callqueue.length 用于限制产品队列的长度...和参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio 进行控制,其中 hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor 用来控制队列个数...里读取数据的速度也就是网络吞吐量 hbase.ipc.server.tcpnodelay 默认值值 true hbase.ipc.server.tcpkeepalive 默认值 true hbase.regionserver.handler.count...联合使用(其中还需要设置参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio),含义是 hbase 支持 put、get、scan 分开调度,可以结合自己的业务场景来控制读写

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HBase原理 | HBase Compaction介绍与参数

我们知道,数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore,然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件,随着时间推移生成的HFile会越来越多,将会影响HBase查询性能,同时会对HDFS...因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。 1.两种合并 HBase中Compaction分为两种。...参数 1).hbase.hstore.compaction.min 默认值 3,一个列族下的HFile数量超过该值就会触发Minor Compaction,这个参数默认值小了,一般情况下建议大到5...(旧版本中该参数是hbase.hstore.compactionthreshold) 2).hbase.hstore.compaction.max 默认值 10,一次Minor Compaction最多合并的...一般建议调整到2~5,不建议太大,否则可能会消费过多的服务端资源得不偿失。

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实战大数据,HBase 性能指南

1 HBase 表结构设计 1.1 Row Key 设计 HBase 中 row key 用来检索表中的记录,支持以下三种方式: 通过单个 row key 访问:即按照某个 row key 键值进行...1.3 表参数 Pre-Creating Regions(预分区) 默认情况下,在创建 HBase 表的时候会自动创建一个 region 分区,当导入数据的时候,所有的 HBase 客户端都向这一个...因此 Hbase 的更新其实是不断追加的操作。...2 HBase 2.1 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。...下面给个具体的例子: 3 HBase 3.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,举一个例子: 3.2 HTable 读参数设置 3.2.1

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Hbase Region Split compaction 过程分析以及

导语 Hbase以高并发写入而闻名,而Compact和Split功能贯穿了hbase的整个写入过程,而只有掌握了Compact和Split内部逻辑以及控制参数才能根据具体的实际业务场景来调整参数满足业务需要...,首先介绍hbase的Compact功能,Compact是把regionserver的内存中flush到存储介质(一般是HDFS)上的小文件合并成大的文件,小文件太多会严重影响hbase的查询性能,habse...的Compact分为minor和major(后面会详细介绍),hbase会在compact的过程中删除过期的以及删除的单元格,该项操作对io要求很高如果设置不好会严重影响hbase的性能,split是当一个...Hbase 写入流程 要想了解 hbase 的 Compact 和 Split 功能必须先从 hbase 的写入过程说起,以 hbase 的 multi RPC 调用为入口(客户端多个 PUT 实际会调用到该方法...用户可以配置参数 hbase.offpeak.start.hour 和 hbase.offpeak.end.hour 来设置高峰期  (2)当前所剩候选文件数 <= hbase.store.compaction.min

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HBase | 写入阻塞问题与参数优化

涉及的主要参数有: hbase.hstore.blockingStoreFiles hbase.hstore.compaction.min hbase.hstore.compaction.max hbase.regionserver.thread.compaction.small...hbase.regionserver.thread.compaction.large 这几个参数默认值都有点小,可以根据实际场景调整,针对hbase.hstore.blockingStoreFiles...这个参数,HBase 1.x的默认值是10(2.x调整到了16),通常建议大点比如100,尽量避免写入阻塞。...另外几个参数也可以适当大,参数含义与调整建议可以参考《从原理到参数解析,HBase刷写与合并机制介绍》这篇文章。...,比如当数据写入过快,并且服务端内存充裕时,我们可以把刷写阈值大到256M,阻塞倍数可以不调或调到5~8,并观察实际刷写或阻塞的情况。

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HBase 性能第一弹:内存篇

这是使用 HBase 最不可避免的一个话题,就是 HBase 的性能,而且通常建立在我们对 HBase 内部运行机制比较了解的基础上进行的,因此无论怎么说,这块都是一个相对复杂的事情。...这一篇我们先来介绍与 HBase 内存最相关的内容。 1. 合理配置 JVM 内存 这里首先涉及 HBase 服务的堆内存设置。...剩下来的就是 GC 参数了,这一块也要合理配置加上实际测试,后面再单独聊这块。 3....总结 本文总结了与 HBase 内存最相关的内容,主要包括 JVM 内存大小设置,选择合适的 GC 策略,建议开启 MSLAB 与 BucketCache,以及合理配置读写缓存比例等内容,希望通过本文我们对于...HBase 性能有了一定的认识。

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EMR之HBASE集群参数与压测

概述 HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase,对节约成本,提升用户体验有重要意义。 然而,对一个复杂系统而言,参数调整是否有效,是否符合预期,需要时间来验证,这个过程可能漫长。...因此,本文首先给出HBase参数原则,接着给出压测方法,检验参数是否合理。 1. HBase 参数 在EMR实例中的HBase集群默认参数,并没有调为最优。...例如,hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor = 1 hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio = 0.6 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio...2.0 准备压测节点 所谓压测节点,就是运行压测工具,向HBase集群发起请求的节点。通常,根据HBase集群规模,选择适当的压测节点数量。...2.1 准备压测HBase集群 根据您业务需求,购买合适规格的EMR实例,并选择HBase组件。我们推荐使用高IO机型,配本地磁盘。

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2021年大数据HBase(十七):❤️HBase的360度全面❤️

HBase的360度全面 一、⚡️通用⚡️ 1) NameNode的元数据备份使用SSD 2)  定时备份NameNode上的元数据     每小时或者每天备份,如果数据极其重要,可以5~10...6) Hadoop是IO密集型框架,所以尽量提升存储的速度和吞吐 二、☀️Linux☀️ 1) 开启文件系统的预读缓存可以提高读取速     $ sudo blockdev --setra 32768...) 调整ulimit上限, 默认值为比较小的数字 $ ulimit -n 查看允许最大进程数       $ ulimit -u 查看允许打开最大文件数 4)开启集群的时间同步NTP 三、☔️HDFS...四、HBase 1)  优化DataNode允许的最大文件数 属性:dfs.datanode.max.transfer.threads       文件:hdfs-site.xml       解释...4) 禁用手动GC     参数:-XX:DisableExplicitGC     解释:防止开发人员手动调用GC 六、Zookeeper的 参数:zookeeper.session.timeout

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HBase及优化的20种方式(上)

在整个使用周期中HBase可能会达到的最大数据数据规模 最后是网络;在评估整个HBase集群部署时,网络是一个重要考虑因素,HBase集群通常使用千兆网或者10千兆网,最小配置也应该是千兆网,但是对于一些大的集群来讲使用...hbase的rowkey热点问题了....表设计要考虑好热点问题 rowkey唯一原则,要保证rowkey是唯一的 09 — 避免长时间的GC操作(GC) 在HBase服务中影响最大的垃圾回收事件是Java虚拟机要执行一次full gc...负载均衡 正常来讲,一个hbase集群是有多个regionserver组成,这样可以提高hbase集群的并发读写,但是在某些情况下(具体场景具体分析), 应用程序的读可能会落到一个regionserver...中的大忌 这里汇总了常见的几种负载均衡的方式: 1、观察,出现问题首先要先观察服务的监控和日志信息,观察每个regionserver的qps,看看是否有读写不均衡的现象. 2、rowkey散列化处理

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