运维任务减少节点
先停止一个region服务器
$ ./bin/hbase-daemon.sh stop regionserverregion服务器会先关闭所有region，然后把自己停止。等待zk超时后就会过期。master会将这台机器上的region移动到别的机器上
注意：节点关闭之前要先禁用负载均衡
hbase(main):0.01:0>balance_switch
负载均衡快照拆分数据存储合并刷写读数据流程写数据流程热点问题row设计批量导入Mr整合Hbase协处理器 1.负载均衡1.1有Master的LoadBalance线程周期性的在各个RegionServer间移动region维护负载均衡1.2当一个机器经过大量的插入或者删除数据以后,region经过合并,或者分裂那么机器上的region会相差很大1.3当某个region数据量过
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2023-08-27 20:36:16
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hbase通region负载均衡。所有的负载的如loadBalancer1、全局计划系统定时间隔（hbase.balance.period）来调动负责均衡，用户可以自己关闭这个功能。1.算法流程 1）两个有效参数：MIN = floor(average)（表示下限）和MAX=ceil（average）（表示上限）。 2）循环过载机器，将Region卸载到MAX数量，在小于等于MAX时停
# HBase 手动均衡指南
## 简介
在HBase中，手动均衡是指通过手动迁移Region来实现集群中Region的均衡分布。这对于保持HBase集群的性能和稳定性非常重要。本文将指导你如何手动均衡HBase集群。
## 手动均衡流程
下面是手动均衡HBase集群的整个流程：
```mermaid
journey
title 手动均衡HBase集群
section 查
原创
2023-09-24 08:59:56
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# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
将从HBase作为分布式系统的视角介绍HBase负载均衡的实现机制。负载均衡是分布式集群设计的一个重要功能，只有实现了负载均衡，集群的可扩展性才能得到有效保证。数据库集群负载均衡的实现依赖于数据库的数据分片设计，可以在一定程度上认为数据分片就是数据读写负载，那么负载均衡功能就是数据分片在集群中均衡的实现。HBase中数据分片的概念是Region。本文将介绍HBase系统中Region迁移、合并、分
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2023-09-21 23:03:53
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数据库集群负载均衡的实现依赖于数据库的数据分片设计，可以在一定程度上认为数据分片就是数据读写负载，那么负载均衡功能就是数据分片在集群中均衡的实现。一、Region迁移作为一个分布式系统，分片迁移是最基础的核心功能。集群负载均衡、故障恢复等功能都是建立在分片迁移的基础之上的。比如集群负载均衡，可以简单理解为集群中所有节点上的分片数目保持相同。 实际执行分片迁移时可以分为两个步骤：第一步，根据负载均衡
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2023-08-18 22:03:09
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在之前的HBase BlockCache系列文章中已经简单提到：使用LRUBlockCache缓存机制会因为CMS GC策略导致内存碎片过多，从而可能引发臭名昭著的Full GC，触发可怕的’stop-the-world’暂停，严重影响上层业务；而Bucket Cache缓存机制因为在初始化的时候就申请了一片固定大小的内存作为缓存，缓存淘汰不再由 JVM管理，数据Block的缓存操作只是对这篇空间
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2023-08-04 11:14:51
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HBase是一种支持自动负载均衡的分布式KV数据库，在开启balance的开关(balance_switch)后，HBase的HMaster进程会自动根据指定策略挑选出一些Region，并将这些Region分配给负载比较低的RegionServer上。官方目前支持两种挑选Region的策略，一种叫做DefaultLoadBalancer，
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2023-07-12 11:11:06
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本文讲述了HBase Region Read Replicas功能详解背景CAP原理指出，对于一个分布式系统来说，不可能同时满足一致性 (Consistency)、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），而HBase则被设计成一个CP系统，在保证强一致性的同时，选择牺牲了一定的可用性。在对HBase的压测中很容易发现，虽然HBase的平均读写延迟很
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2023-09-15 22:32:08
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一，HBase产生背景二，HBase是什么三，HBase简介 3.1 HBase的特点 3.2 HBase和HDFS的关系 3.3 HBase与RDBMS的关系四，HBase重要名词 4.1 Column Family 4.2 Column 4.3 Rowkey 4.4 Region 4.5 TimeStamp
正文一，HBase产生背
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2023-07-12 11:04:28
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1. DynamoDB介绍及实践DynamoDB特点:AWS全面管理的NoSQL数据库服务全部基于solid-state drives(SSDS)没有存储空间上限可以支持任意数量的每秒并发吞吐量稳定的低延迟性能:单位数ms的响应延迟同时支持Key-Value和Document数据模型自动在三个AZ复制数据低成本 DynamoDB的数据模型可以说是BigTable与Oracle NoSQL的融合。系
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2023-07-13 16:15:28
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1 本章目录详细视频讲解负载均衡快照拆分数据存储合并刷写读数据流程写数据流程热点问题row设计批量导入Mr整合Hbase协处理器1 负载均衡由Master的LoadBalancer线程周期性的在各个RegionServer间移动region维护负载均衡。1 经常被并发查询的数据不要存储在同一个RegionServer中 , 避免热点读取问题 .2 当一个机器上经过大量的插入或者删除数据以后 ,re
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2023-09-12 19:57:09
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目 录0 引言1 原理2 BulkLoad的使用场景3 HBase命令行实现4 Java代码实现5 小 结0 引言 通常 MapReduce 在写HBase时使用的是 TableOutputFormat 方式，在reduce中直接生成put对象写入HBase，该方式在大数据量写入时效率低下（HBase会block写入，频繁进行flush，split，compact等大量IO操作），并对H
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2023-08-18 21:42:50
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1.概要 0.92版本后HBase的均衡算法可以通过实现了LoadBalancer接口的hbase.master.loadbalancer.class来自定义。2.负载均衡实行条件。 负载均衡以特定时间间隔(hbase.balancer.period 默认是5分钟)执行。 当遇到如下场景时候不进行负载均衡：
原创
2013-07-11 23:56:57
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# HBase负载均衡机制解析
HBase是一个广泛使用的分布式列式数据库，能够处理大规模的数据存储和高吞吐量访问。在HBase中，负载均衡是实现高性能和高可用性的关键机制之一。负载均衡确保在集群中的所有RegionServer上合理分布数据，从而使得每个Server的负载均匀分配，避免某些Server过载而其他Server闲置。
## HBase的工作原理
HBase的数据模型是以Regi
## HBase Regions 不均衡问题解决流程
### 1. 确认 HBase Regions 不均衡的情况
在开始解决 HBase Regions 不均衡问题之前，我们首先需要确认是否存在这样的问题。可以通过以下步骤来进行确认：
1. 登录到 HBase 集群的主服务器（Master）上；
2. 打开 HBase Shell，执行 `hbase shell` 命令；
3. 通过 `s
原创
2023-09-12 05:36:27
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# HBase扩容负载均衡
## 简介
Apache HBase是一个分布式、高可靠性、高性能的NoSQL数据库，通常被用于存储大规模数据。在使用HBase时，经常需要对集群进行扩容以应对数据量不断增长的情况，同时进行负载均衡操作可以确保集群中各个节点分布均衡，提高整个集群的性能和稳定性。
## 扩容操作
在HBase集群中扩容节点是一个常见的操作，可以通过增加Region Servers的数
# 实现Starrcks HBase负载均衡
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现Starrcks HBase的负载均衡。首先，我将给你展示整个过程的步骤，并使用表格形式展示。然后，我将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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| 1. | 在HBase集群中选择一个RegionServer作为负载均
# HBase Region 负载均衡实现流程
## 概述
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它能够提供高可靠性、高容量、高性能以及高可扩展性。在HBase中，数据被分割成多个Region并存储在不同的RegionServer上。为了实现负载均衡，我们需要将这些Region均匀地分布在不同的RegionServer上，避免某个RegionServer过载而导致性能下降。
本文将介绍
原创
2023-09-20 10:18:12
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