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HBase-拆分合并和调优参考

本篇文章不是自己总结的,而是参考资料上进行摘抄的,本文涉及到HBase的Region拆分合并以及HFile拆分合并以及其他的调优参考,如果你参考本文的话,请一定在尝试之后在修改配置,本文只是自己的一个学习记录方便以后查阅 参考了 HBase权威指南 和 HBase不睡觉书 尽信书不如无书,在使用的时候需要先测试!!!!! 调大堆内存 默认RegionServer的内存是1GB,而MemStore默认是占百分之四十,所以MemStore才有400MB空间,在实际应用中,很容易就会被写阻塞了,可以通过指定HBASE_HEAPSIZE参数来调整所有HBase实例占用的内存大小,不管是Master还是RegionServer #在hbase-env.sh中 # The maximum amount of heap to use. Default is left to JVM default. export HBASE_HEAPSIZE=4G #原来是1G,现在修改为4G 上面参数会影响整个HBase实例,包括master和region,这样的话master和RegionServer都会占用4G...

Spark 读取 Hbase 优化 --手动划分 region 提高并行数

一. Hbase 的 region 我们先简单介绍下 Hbase 的 架构和 region : 从物理集群的角度看,Hbase 集群中,由一个 Hmaster 管理多个 HRegionServer,其中每个 HRegionServer 都对应一台物理机器,一台 HRegionServer 服务器上又可以有多个 Hregion(以下简称 region)。要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的 region。而 Spark 在读取 Hbase 的时候,读取的 Rdd 会根据 Hbase 的 region 数量划分 stage。所以当 region 存储设置得比较大导致 region 比较少,而 spark 的 cpu core 又比较多的时候,就会出现无法充分利用 spark 集群所有 cpu core 的情况。 我们再从逻辑表结构的角度看看 Hbase 表和 region 的关系。 Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。一个table会被分配到一个或多个region中,这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。在自动spli...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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