Hadoop 均衡器Hadoop在运行过程中，其datanode的块会越来越不平衡，不平衡的集群会导致部分datanode相对更繁忙。Hadoop的均衡器是一个守护进程。它会重新分配块，将块从忙碌的datanode移到相对空闲的datanode。同时坚持复本策略，将复本分散到不同机架，以降低数据损坏率。集群均衡标准：每个datanode的使用率和集群的使用率非常接近，差距不超过给定的阀值。data
原创
2015-10-19 14:46:01
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## 使用 HBase 执行 balancer 的流程
为了帮助你实现 "HBase 执行 balancer"，我将提供以下步骤和代码示例。在下面的表格中，我将详细说明每个步骤以及相应的代码。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 步骤 1 | 导入必要的类和包 | `import org.apache.hadoop.conf.Configurati
原创
2023-10-27 09:33:18
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1. HBase性能指标和监控介绍 HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库。为了保证HBase的性能，需要对其进行监控和调优。在本章节中，我们将介绍HBase的性能指标和监控相关内容。1.1 HBase性能指标HBase的性能指标可以分为以下几个方面：1.1.1 延迟指标 读延迟（Read Latency）：衡量从HBase中读取数据所需的时间。通常以毫秒为单位计量。较低的读延迟
# 如何开启HBase Balancer
在大数据处理和存储系统中，HBase是非常流行的一种选择，而在HBase中，Balancer的作用是确保数据在各个节点之间的均匀分布。下面我们将通过一份详细的指南来教你如何开启HBase Balancer。
## 流程概述
开启HBase Balancer大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# HBase负载均衡器异常
## 引言
在HBase中，负载均衡器（Balancer）是一个重要的组件，用于在集群中自动平衡数据的分布，以达到最佳的性能和资源利用率。然而，有时候我们可能会遇到负载均衡器异常的情况。本文将介绍HBase负载均衡器异常的一些常见原因和解决方法，并提供相关的代码示例。
## 负载均衡器异常的原因
### 1. 网络问题
负载均衡器需要通过网络通信来收集集群中
原创
2023-12-30 09:24:25
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深度剖析HBase负载均衡和性能指标在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。内容HBase系统负载均衡是一个周期性的操作，通过负载均衡来均匀分配Region到各个RegionServer上，通过hb
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2024-02-21 13:46:01
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1. Replication 大致流程从RS的选取：主机群根据提供给它的从集群zk群组，扫描/hbase/rs目录来发现所有可用的从RS，然后随即挑选一部分服务器来复制数据（默认10%）。例如，当从集群有150台RS,15台会被选取;从集群有5台RS，一台会被选取。 日志复制的Position追踪： 每个主RS在zk中都有一个znode，该znode中都包含一个需要处理的HLog队列
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2024-06-23 17:22:39
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HBase MOB 1 术语 LOB: 大对象。它通常指的是BLOB（二进制大对象）和CLOB（字符 大对象）。它可以是PDF文档、Word文档、图像、多媒体对象， 等等。与典型记录不同，LOB通常可以是几百KB到几十KB或 数百MB大小。 MOB: 中等对象。它没有大对象那么大。通常是10MB。 Metadata:记录中除了MOB以外的其他数据，通常他们是MOB的元数据信息，例如标题，描述等。
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2023-08-18 13:36:31
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# 查看HBase Balancer进展
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要查看HBase集群负载均衡（Balancer）进展的情况。HBase是一个分布式的列存储系统，它能够处理大量的数据和高并发的读写请求。为了确保数据在集群中分布均匀，HBase会定期进行负载均衡操作。本文将为你详细介绍如何查看HBase Balancer的进展。
## 1. 准备工作
在开始之前，请确保你已经具备
原创
2024-07-18 03:22:10
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# HBase手动执行Balancer的详细指南
Balancer 是 HBase 集群中一个重要的组件，它负责在区域服务器之间自动均衡 Region 的负载。虽然通常情况下，HBase 会自动执行 Balancer，但在某些情况下，我们可能需要手动触发 Balancer 来优化资源分配。本文将详细介绍如何手动执行 HBase Balancer，包括步骤、代码示例和相应的注释。
## 整体流程
原创
2024-09-23 04:10:03
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HBASE 的 balancer 命令是一个重要的工具，用于优化 HBase 集群中的数据分布，从而提高性能和响应能力。下面是对“如何解决 HBASE 的 balancer 命令问题”的详细记录。
## 问题背景
在一个大型金融应用中，HBase 被用于存储用户交易记录。随着用户数量的激增，数据量逐步增大，导致部分 RegionServer 上的数据不均匀，部分服务器负载明显高于其他。此时，H
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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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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接触hbase已经两年之久，但是真正的在实际项目中使用却只有半年的时间，使用过程中，一方面在在为hbase强大的性能兴奋之余，另一方面却也给我和我的团队造成了很多的麻烦，起初在使用我的水平也就停留在会用而已，根本谈不上优化，但是后来发现，如果想要把它用好，让它在你的业务中不出问题，那么就需要你针对自己的业务去进行优化，下面是我认为在使用中应当注意的几点问题：1. 安装集群前配置SSH无密码登陆DN
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2024-06-11 11:39:44
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HBase 可以根据当前集群的负载以region为单位进行rebalance。在HMaster中，后台会起一个线程定期检查是否需要进行rebalance，线程叫做BalancerChore。线程每隔 hbase.balancer.period会定期执行 master.balance()函数，配置项默认300000毫秒，5分钟。每次balance最多执行hbase.balan
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2023-08-18 14:53:08
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hfile+compaction原理 用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过程称为Compaction。 Compaction过程会有以下作用： （1）合并文件 （2）清除删除、过期、多余版本的数据 （3）提高读写数据的效率 Co
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2023-08-20 20:42:27
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原文地址 版权声明：套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，并深度整理大量网上资源和专业书籍。通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。 作者：秦凯新的技术社区 链接： 本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华
在hbase中，读业务是非常频繁的。很多操作都是客户端根据meta表定位到具体的regionserver然后再查询region中的具体的数据。hbase.hregion.memstore.flush.size设置）或者说用户手动flush之后，就会固化存储在hdfs之类的磁盘系统上。也就是说一个region可以对应很多有着有效数据的文件，虽然文件内的数据是按照rowkey
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2024-06-20 14:14:09
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1.负载均衡概述
1. 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 .
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2023-07-12 07:15:05
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问题发现：经巡检，服务器中一台节点的hadoop磁盘占用过多，是其它节点的三倍，导致数据严重不均衡。 解决过程：两种命令：hadoop的bin目录下，运行命令start-balancer.sh -threshold 5hdfs balancer -threshold 5 两者的执行效果是一样的参数详解：-threshold 10
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2023-07-10 21:32:55
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