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云HBase小组成功抢救某公司自建HBase集群,挽救30+T数据
日期:2018-04-15点击:456收藏
概述
使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。
背景
上周五,某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+T 业务数据,是公司的数据中心,集群直接启动不了。他们也是经历了熬战一天一夜的情况下,依旧没有解决恢复,还曾有过重装集群重导数据念头。最后,通过钉钉HBase技术交流群找到群主——阿里云HBase的封神。随后其立即下达命令,临
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Elasticsearch 备忘
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云HBase集群的规划
概述 在服务客户的时候,经常会被问到,我该选择什么配置的HBase呢?今天我们就来好好谈谈这个问题,希望能说清楚 基本架构 目前云HBase的基本架构为:从架构图中,可以看出Master是主备的,且不存任何业务数据的;core节点至少2台,第一个节点为了节约节点,部署了一个zk,Core节点可以一直添加到100或者500个节点左右。 Master节点选择 Master节点的规格:2cpu4g起步,主要看集群的规格。参考以下的配置 core的规模 master选择 <=4台 2cpu4g 4台 4cpu8g 10 8cpu16g 20 16cpu32g 50 16cpu64g Core节点选择 core阶段选择:4cpu8g起步,最大32cpu128g以1KB为准: QPS core的个数及选择 0 ~ 1w 2台 4cpu8g 1w ~ 10w >=2
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