# 如何安全地关闭 HBase
作为一名开发者，学习如何关闭 HBase 是一项重要的技能。在日常开发中，有时我们需要维护 HBase 的服务或进行升级，这时就需要安全地关闭 HBase。本文将详细讲解这个过程，包含每一步的代码示例和注释。
## 流程概述
关闭 HBase 的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作步骤 | 描述
第7章 HBase优化7.1 高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。1．关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）[FLY@hadoop102 hbase]$ bin/st
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2023-10-12 18:49:20
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在现代大数据应用中，Apache HBase 作为一个强大的分布式数据库，广泛用于处理大规模数据。当我们执行停止 HBase 的操作时，有时会遇到“为什么 stop hbase 很久”的情况，这可能会影响整个系统的稳定性与开发进度。因此，深入探讨此问题的根源非常必要。以下是我对这个过程的整理。
## 技术原理
要理解为什么 HBase 停止过程可能很慢，我们首先需要厘清 HBase 的工作原理
1.找到控制面板：【开始】菜单鼠标右击，打开【控制面板】 2.打开控制面板，点击【程序】，点击【启动或关闭windows功能】 下一步，点击【启动或关闭wondows功能】 3.开始修改IIS了，我是这样勾上的，有可能比较多。 4.验证ISS是否正确安装，等待几分
日志同步线程 HLog$LogSyncer hbase.regionserver.optionallogflushinterval默认1秒配置log syncer线程扫描间隔更新、增加、删除操作会触发一次WAL，而WAL是同步写入到hadoop的，也就是先写WAL，再做更新(或者删除)这些操作是在handle线程中完成的1.handle先创建一个WAL，放入队列中2.之后检查
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2023-11-13 06:32:44
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现象：小米有一个比较大的公共离线HBase集群，用户很多，每天有大量的MapReduce或Spark离线分析任务在进行访问，同时有很多其他在线集群Replication过来的数据写入，集群因为读写压力较大，且离线分析任务对延迟不敏感，所以其G1GC的MaxGCPauseMillis设置是500ms。但是随着时间的推移，我们发现了一个新的现象，线程的STW时间可以到3秒以上，但是实际GC的STW时间
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2024-03-05 12:07:42
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简介WAL(Write-Ahead-Log)预写日志是Hbase的RegionServer在处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的一种日志。在每次Put、Delete等一条记录时，首先将其数据写入到RegionServer对应的HLog文件中去。客户端向RegionServer端提交数据的时候，会先写入WAL日志，只有当WAL日志写入成功的时候，客户端才会被告诉提交数据成功。如果写WAL失败
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2023-07-12 23:45:14
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跟WAL有关的优化参数有：hbase.regionserver.maxlogs：Region中的最大WAL文件数量，默认值是32。 当WAL的数量超过这个阀值之后就会引发WAL日志滚动，旧的日志会被清理掉。hbase.regionserver.hlog.blocksize：HDFS块大小，没有默认值，如果不设定该值，HBase就会直接调用HDFS的API去获取出。hbase.regio
AutoFlush 通过调用HTable.setAutoFlushTo(false)方法可以将HTable写客户端自动flush关闭，这样可以批量写入数据到HBase，而不是有一条put就执行一次更新，只有当put填满客户端写缓存的时候，才会向HBase服务端发起写请求。默认情况下auto flush是开启的。WAL Flag 在HBase中，客户端向集群中的RegionServer提交数据时（P
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2024-08-29 09:08:46
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vim ~/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 //JDK安装路径export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop &
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2023-05-30 11:24:49
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MySQL主从复制（Master-Slave）与读写分离（MySQL-Proxy）实践 Mysql作为目前世界上使用最广泛的免费数据库，相信所有从事系统运维的工程师都一定接触过。但在实际的生产环境中，由单台Mysql作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面。因此，一般来说都是通过 主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读
一、上传并解压hadoop 1、创建目录HBase并解压2、配置环境变量3、查看环境变量并验证HBase版本二、HBase高可用完全分布模式配置 1、创建HBase相关文件夹，并进行相关配置三、同步安装和配置及系统时间 1、将hbase发送到其他所有主机2、在其他所有主机上验证hbase环境变量和版本3、所有虚拟机开启时间同步4、将时间同步到硬件四、HBase高可用完全分布模式启动和验证 1、启动
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2023-07-20 23:22:19
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HBase Compaction策略RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。RegionServer后台有一组负责flush region的线程(MemStoreFlusher)，每次从flushQueue中拿出一个flush region请求，会检查这个region是否有某个store包含的store
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2023-07-21 18:49:39
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HBase 架构101 –预写日志系统 (WAL)什么是预写日志WAL? 之前的文章我们简单介绍了HBase的存储结构。其中提到了预写日志。这里，我们要介绍它的实现细节，所有的描述都基于HBase 0.20.3.WAL最重要的作用是灾难恢复。和MySQL 的BIN log类似，它记录所有的数据改动。一旦服务器崩溃，通过重放log，我们可以恢复崩溃之前的数据。这也意味如果写入WAL失败，
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2023-07-14 20:19:42
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Hbase集群优化信息-平台优化是为了在程序运行调用的过程中 1：保障程序正常执行 2：给程序提供较优的执行环境1：针对Hbase优化信息如果集群内存够用的话，建议关闭交换区，直接使用物理内存关闭内存空间或者
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2023-11-01 21:57:11
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# HBase关闭WAL的原理及示例
## 引言
HBase是一个分布式数据库，基于Hadoop的HDFS存储数据，并提供了一个类似于Google的Bigtable的数据模型。HBase的写入操作默认会将数据先写入Write-Ahead Log (WAL)，然后再写入内存中的MemStore。WAL的作用是保证数据的可靠性，即使在发生故障时也能够恢复数据。然而，在某些特定的场景下，关闭WAL可
原创
2023-09-25 08:39:22
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# 如何实现“关闭不了 HBase”
作为一名刚入行的小白，学习如何管理 HBase（一个开源的分布式 NoSQL 数据库）是个不错的起点。特别是对 HBase 的关闭操作，虽然看似简单，但有许多需要注意的地方。本篇文章将通过明确的步骤与示例代码，帮助你深入理解 HBase 的关闭操作，同时也提供一些常见的陷阱和解决方案。
## 整体流程
首先，我们可以概述一下关闭 HBase 的流程。下表
# 强制关闭 HBase 的步骤
## 引言
HBase 是一个开源的非关系型分布式数据库，它基于 Hadoop 和 HDFS 构建，并且用于实时大数据访问。在某些情况下，比如 HBase 服务不再响应，可能需要强制关闭 HBase 实例。本文将详细为你讲解如何安全地、有效地强制关闭 HBase。
## 关闭 HBase 的流程
在执行强制关闭之前，我们需要确认合理的步骤，以确保数据的持久
# HBase关闭compaction操作
## 概述
本文将介绍如何在HBase中关闭compaction操作。首先，我们将简要介绍HBase compaction的概念和流程，然后详细说明每个步骤需要执行的操作和代码。
## HBase Compaction
在HBase中，compaction是一个周期性的操作，用于合并和清理存储在HBase表中的数据文件。它的目的是优化随机读取性能，并
原创
2023-11-17 13:38:59
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# HBase 关闭 Kerberos 的方法与解析
HBase 是一个流行的分布式数据库，通常与 Apache Hadoop、Zookeeper 等组成一个大数据处理平台。为了增强安全性，HBase 常常搭配 Kerberos 进行身份验证。然而，在某些情况下，如开发或测试环境中，我们可能希望临时关闭 Kerberos。因此，本文将介绍如何在 HBase 中关闭 Kerberos，并提供相关代
原创
2024-10-14 03:28:47
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