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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

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

【数据蒋堂】第48期:Hadoop中理论与工程的错位

Hadoop是当前重要的大数据计算平台,它试图摒弃传统数据库的理念,重新构建一套新的大数据体系。但是,这并不是件很容易的事,在Hadoop的设计和实现中能看到一些先天不足的地方,其中一点就是把理论问题和工程问题给搞拧了。 所谓理论方法,是指试图解决问题的一般情况,设计通用的算法能适应尽量多的情况,并努力使算法的复杂度降低。在研究问题时不会考虑具体环境下某个具体动作是否可以执行以及该动作消耗的资源,而会假想一个理想的环境;工程方法则相反,不需要考虑普遍的一般情况,而是针对某个具体问题,充分利用当前环境提供的便利,并充分考虑每个具体动作消耗的资源(包括时间),尽量高效率低成本地实现目标。原则上,在设计体系模型时要理论化,而在编码实现时则要工程化,这样才能做出一个即能解决足够多问题且效率也可接受的产品。 但是,Hadoop在不少地方把这个事情搞反了。本该由理论解决的一般性问题被用工程方法简化成特定问题,而具体实现时又把本该在工程层面优化的问题想得过于理论化。导致的结果就是能方便解决的问题太少,而解决问题时效率又太低。一句话说就是理论问题工程化,工程问题理论化。 MapReduce是Hadoo...

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