import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.

背景 某个项目使用的介质是 spinor, 其 bootloader 需要从 flash 中加载 os. 启动速度是一个关键指标,需要深入优化.其他部分的优化暂且略过,此篇主要记录对 nor 读速度的优化过程. 了解现状 接到启动速度优化的任务之后, 首先是了解情况. 当前的 bootloader 实测读速度只有约 4M/s. 为了加快速度已经尝试过 spinor 驱动改为使用四线读命令读取数据.速度并没有明显改善.待确认改动是否生效. spinor 驱动改为使用 dma 搬运数据.尚未修改成功

HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

上一篇文章:我要上谷歌 Mysql,关系型数据库: HBase,NoSql数据库. 查询Mysql和查询HBase,到底哪个速度快呢? 与一些真正的大牛讨论时,他们说HBase写入速度,可以达到每秒1W.而HBase的理想速度为每秒10W. 来个实验说明一下,此实验只能表明,当前环境下运行状态.我的实验效果,没有到1W,还在优化中… 环境: 有3台虚拟机,运行Hadoop集群:3台虚拟机也在跑HBase:master,node1,node2 master上,同时安装了Mysql数据库. 目前有这

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第三部分内容:读表操作相关的优化方法. 3. 读表操作 3.1 多HTable并发读 创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create();static final String table_lo

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少. 总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方面需要确认是否开启了BucketCache

任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少.总结起来,大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题.RIT问题.写吞吐量太低以及读延迟较大. Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉,主要的解决方案目前主要有两方面需要注意,一方面需要查看GC日志确认是哪种Full GC,根据Full GC类型对JVM参数进行调优,另一方

转自:http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section3.html 本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第三部分内容:读表操作相关的优化方法. 3. 读表操作 3.1 多HTable并发读 创建多个HTable客户端用于读操作,提高读数据的吞吐量,一

HBase版本:0.97 1.Get Gets实在Scan的基础上实现的. 2.联合查询(Join) HBase是否支持联合是一个网上常问问题.简单来说 : 不支持.至少不像传统RDBMS那样支持. 但并不表示等价联合不能在应用程序中支持,只是必须自己做. 两种方法,要么指示要写到HBase的数据,要么查询表并在应用或MapReduce代码中做联合. 3.列族 一个表存在多列族,注意基数(如, 行数). 如果列族A有100万行,列族B有10亿行,列族A可能被分散到很多很多区(及区服务器).这导致

在 HBase(六): HBase体系结构剖析(上) 介绍过,Hbase创建表时,只需指定表名和至少一个列族,基于HBase表结构的设计优化主要是基于列族级别的属性配置,如下图: 目录: BLOOMFILTER BLOCKSIZE IN_MEMORY COMPRESSION/ENCODING VERSIONS TTL BLOOMFILTER: Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法.通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合,但是并不严格要求

NoSQL现在风生水起,hbase的使用也越来越广,但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论,在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法,也希望得到更多hbase同行们的建议,:) 在运维hbase时,目前我们最为关注的主要是三大方面的状况:1. Cluster load:2. 读写:3. 磁盘空间. 1. Cluster load集群的load状况直接反映了集群的健康程度,load状况的获取非常容易,直接部署ganglia即可得到,由于hbase以

NoSQL现在风生水起,hbase的使用也越来越广,但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论,在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法,也希望得到更多hbase同行们的建议,:) 在运维hbase时,目前我们最为关注的主要是三大方面的状况: 1. Cluster load: 2. 读写: 3. 磁盘空间. 1. Cluster load 集群的load状况直接反映了集群的健康程度,load状况的获取非常容易,直接部署ganglia即可得到,由于hb

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主

编者按:高可用架构推出 2015 年度回顾系列文章,分享在架构领域具有典型意义的年度案例,本文由张虔熙分享.转载请注明来自高可用架构公众号「ArchNotes」.   张虔熙,Hulu 网,专注于分布式存储和计算,HBase contributor. HBase 2015 年技术发展 在 2015 年,HBase 迎来了一个里程碑——HBase 1.0 release,这也代表着 HBase 走向了稳定. New Interface(更加清晰的接口定义) 旧的 HBase 接口逻辑与传统 JDB

hbase性能优化总结 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 有关预分区,详情参见:Table Creation: Pre-Creating

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主要用于非结构化数据存储用途的开源数据库.其设计思路来源于 Google 的非开源数据库”BigTable”. HDFS 为 HBase 提供底层存储支持,MapReduce 为其提供计算能力,ZooKeeper 为其提供协调服务和 failover(失效转移的备份操作)机制.Pig 和 Hive

一.前述 HBase优化能够让我们对调优有一定的理解,当然企业并不是所有的优化全都用,优化还要根据业务具体实施. 二.具体优化 1.表的设计  1.1 预分区 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. publi