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Hbase写入量大导致region过大无法split问题

最近在线上往hbase导数据,因为hbase写入能力比较强,没有太在意写的问题。让业务方进行历史数据的导入操作,中间发现一个问题,写入速度太快,并且业务数据集中到其中一个region,这个region无法split掉,处于不可用状态。这里描述一整个过程—— 事情的起因:业务方按照userid和商品id作为rowkey前缀,并没有进行hash散列。我当时咨询过业务方,认为:1.业务方式按照oracle的rowid顺序来进行迁移的,相对来说对应到rowkey里面就不会集中化;2.即使出现部分集中的情况,hbase也能够通过自动split来hold住写入。 结果线上写入的时候,12台机器的情况下业务方写入达到50~60w tps,基本上5w tps每台的写入速度。开始的时候region还能够自动split,比较好,写入速度也能够保持,但是到了第二天,发现写入在region维度的分布很不均衡,于是查看表的region size 情况,有一个region数据量特别大——800GB,700+个文件。 这里也分析一下为什么hbase会让这么大的region存在,其实这块hbas...

480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write异...

2014-08-25 15:35:05,691 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: DatanodeRegistration(10.130.136.136:50010, storageID=DS-1533727399-10.130.136.136-50010-1388038551296, infoPort=50075, ipcPort=50020):DataXceiver java.net.SocketTimeoutException: 480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write. ch : java.nio.channels.SocketChannel[connected local=/10.130.136.136:50010 remote=/10.130.136.136:34264] at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.waitForIO(SocketIOWi...

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