本文结合HBase 0.94.1版本源码，对HBase的Block Cache实现机制进行分析，总结学习其Cache设计的核心思想。1. 概述HBase上Regionserver的内存分为两个部分，一部分作为Memstore，主要用来写；另外一部分作为BlockCache，主要用于读。写请求会先写入Memstore，Regionserver会给每个region提供一个Memstore，当Memst
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2024-01-28 06:30:48
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# 实现“hdfs丢块hbase”的完整流程
在大数据生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase都是非常重要的组件。HDFS用于存储海量数据，而HBase是一种可扩展的 NoSQL 数据库，它提供对 HDFS 的实时读写访问。然而，有时候 HDFS 中的数据块可能会出现丢失或损坏。这个问题的解决通常涉及到 HBase 中的合适处理方法。本文旨
HBase采用类LSM的架构体系，数据写入并没有直接写入数据文件，而是会先写入缓存（Memstore），在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。为了防止数据写入缓存之后不会因为RegionServer进程发生异常导致数据丢失，在写入缓存之前会首先将数据顺序写入HLog中。如果不幸一旦发生RegionServer宕机或者其他异常，这种设计可以从HLog中进行日志回放进行数据补救，保证数据不丢失。
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2024-02-17 17:10:21
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1. 背景 在了解HBCK2之前，建议先了解一下啥是HBCK。HBCK是HBase1.x中的命令，到了HBase2.x中，HBCK命令不适用，且它的写功能(-fix)已删除，它虽然还可以报告HBase2.x集群的状态，但是由于它不了解HBase2.x集群内部的工作原理，因此其评估将不准确。因此，如果你正在使用HBase2.x，那么对HBCK2应该需要了解一些，即使你不经常用到。2. 获取HBCK2
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2023-07-12 23:29:09
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1.hbase的底层 1)StoreFile 保存实际数据的物理文件，StoreFile以HFile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile(HFile),数据在每个StoreFile都是有序的。 2)MemStore 写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机时才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一
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2023-12-09 21:36:31
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# HBase丢失块的处理流程
## 1. 概述
HBase是一个高性能、可扩展的分布式列存数据库，但在实际使用中，由于各种原因，可能会发生HBase数据块丢失的情况。本文将介绍如何处理HBase丢失块的问题，帮助刚入行的开发者解决这一问题。
## 2. 处理流程
下面通过表格展示处理HBase丢失块的流程，共分为四个步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一
原创
2023-11-23 08:40:27
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# HBase Meta块科普
在HBase中，Meta块是一个非常重要的概念，它负责存储关于HBase集群中各个Region的位置信息，类似于HBase的“黄页”目录。通过Meta块，HBase客户端可以快速定位需要访问的数据所在的Region，从而提高查询效率。
## Meta块的存储结构
Meta块是以HBase表的形式存储在HBase集群中的，其中每行记录对应一个Region。Met
原创
2024-06-29 04:39:52
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# Hadoop 检查是否存在丢块
在大数据处理领域，Apache Hadoop 是一个重要的分布式存储与处理框架。Hadoop 文件系统（HDFS）由于其高效率和可伸缩性，成为了大数据存储和处理的首选。然而，对于每个运行在 Hadoop 上的作业，确保数据的完整性是至关重要的。如果存在数据丢失或者块丢失的情况，可能会对整个数据分析过程产生不良影响。本文将探讨如何检查 HDFS 中是否存在丢块，
本篇博客主要是对hadoop hdfs的故障排除，主要包括：NameNode故障的处理，集群安全模式和磁盘修复。有不好的地方欢迎各位大佬斧正！感谢！
目录nn故障处理集群安全模式&磁盘修复简介哪些场景会进入到安全模式退出安全模式的条件基本语法实操01，启动集群进入安全模式实操02，磁盘修复实操03 nn故障处理 1、情景 NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复N
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2023-12-27 12:11:36
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HBase 中。常见方式为：使用HBase的API中的Put方法； 使用HBase 的bulk load 工具；使用定制的MapReduce Job方式。《HBase Administration Cookbook》一书对这三种方式有着详尽描述，由 ImportNew 的陈晨进行了编译，很有收获，推荐给大家。 HBase数据迁移（1）-使用HBase的API
一、现象二、原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三、结论一、现象目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase。由于之前我们发现HBase的列表
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2023-11-13 14:36:05
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1. 自定义Sink写入hbase？使用的是原生的hbase客户端，可以自己控制每多少条记录刷新一次。遇到了几个坑导致数据写不到hbase里边去：集群hbase版本和客户端版本不一致（版本1和版本2相互之间会有冲突）Jar包冲突例如protobuf-java版本冲突，常见的是两个关键错误，java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTarget
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2023-09-06 18:18:25
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一、问题描述二、分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后，丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三、结果四、思考一、问题描述部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析，我们采用了将部分数据同步到Solr，通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey，再从HBase批量获取数据。
官网介绍:http://hbase.apache.org/book.html#hbck.in.depthhbck深入 HBaseFsck（hbck）是一个用于检查区域一致性和表完整性问题并修复损坏的HBase的工具。它工作在两种基本模式 - 只读不一致识别模式和多阶段读写修复模式。 C.1。运行hbck来识别不一致 要检查您的HBase集群是否损坏，请针对您的HBase集群运行hbck： $
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2023-11-08 18:51:35
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Apache HBase HBCK2 工具HBCK2是 Apache HBase 集群的修复工具。一. Region信息一致性一致性是指Region在meta表的信息、Regionserver服务的Region信息和hdfs的Regioninfo的Region信息的一致。二. HBCK2与hbck1HBCK2继承自 hbck1，hbck1是 hbase -1.0版本开始附带的修复工具。hbck1不
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2023-09-15 19:10:00
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# HBase如何保证数据不丢
在分布式系统中，数据的可靠性是一个至关重要的问题。对于HBase这样的分布式数据库系统来说，保证数据的不丢失是一个关键挑战。HBase通过使用多种机制来确保数据的可靠性，本文将介绍HBase中几个常用的机制，并通过一个实际问题来演示如何保证数据的不丢失。
## 数据复制
HBase通过数据复制机制来实现数据的冗余存储，从而提高数据的可靠性。HBase使用了Ha
原创
2023-12-09 08:06:24
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1. 存储1.1. 压缩hbase默认不使用压缩进行存储，一般情况下，hbase是以大表的方式存在，如果不进行压缩的话，势必会造成空间的浪费。而且由于hbase是对随机访问进行优化的，所以需要采用压缩解压效率较高的算法。压缩比大的算法但速度慢的算法，比如gzip，不太适合。推荐使用LZO和SNAPY压缩，以损失部分空间换取较高的响应速度。1.2. 块大小hbase块大小指定。默认值为64M，这个值
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2023-08-18 22:09:05
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缘由：由于失误，误将hadoop.tmp.dir指定文件夹下的filecache文件删除了，由此导致存储在hdfs集群的元数据丢失，造成hadoop集群启动之后一直处于安全模式开启状态。//查询Hadoop集群安全模式状态
[hadoop@hadoop01 ~]$hdfs dfsadmin -safemode get
//开启Hadoop集群安全模式状态
[hadoop@hadoop01 ~]$
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2023-09-01 08:23:12
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HDFS block丢失过多进入安全模式（Safe mode）的解决方法 背景及现象描述(Background and Symptom) 因磁盘空间不足，内存不足，系统掉电等其他原因导致dataNode datablock丢失，出现如下类似日志： The number of live datanodes 3 has reached the minimum
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2024-04-19 17:25:25
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在网络的信息的传输中，现实的通信链路都不会是理想的。这就是说，比特在传输过程中可能会产生差错：1可能变为0，而0也可能变为1.这就是比特差错。因此，为了保证数据传输的可靠性，在计算机网络传输数据时，必须采用差错检测措施。目前在数据链路层广泛使用了循环冗余检验CRC的检错技术。什么是CRC？ CRC即
循环冗余校验码
（CyclicRedundancy Check）
：是数据通信领域中最
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2024-07-30 13:12:03
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