1         Hbase日常运维 1.1       监控Hbase运行状况 1.1.1        操作系统 1.1.1.1 IO 群集网络IO,磁盘IO,HDFS IO IO越大说明文件读写操作越多.当IO突然增加时,有可能:1.compact队列较大,集群正在进行大量压缩操作. 2.正在执行mapreduce作业 可以通过CDH前台查看整个集群综合的数据或进入指定机器的前台查看单台机器的数据: Io wait 磁盘IO对集群的影响比较大,如果io wait时间过长需检查系统或磁盘是

VS 2017没有安装处理Rdlc的包,需要手动安装: 点击主菜单中Tools 下拉菜单中 扩展和升级: 点选左侧Online  ,然后在右侧输入rdlc进行查询,然后 Download 下载安装 Microsoft Rdlc Report Designer for VS 或者也可以通过以下链接下载安装: Microsoft Rdlc Report Designer for Visual Studio - Visual Studio Marketplace 注意:最好把VS2017的Update

HBase是以Region为最小的存储和负载单元(这里可不是HDFS的存储单元),因此Region的负载管理,关系到了数据读写的性能.先抛开Region如何切分不说,看看Region是如何分配到各个RegionServer的吧. 更多内容参考--我的大数据学习之路 Region在HBase中的角色 Table (HBase表) Region (Region) Store (每个Region的每个列族独立存储) MemStore (MemStore每个Store有一个,用于在内存中保存数据) St

本文分两部分:部分1 和 部分2.部分1 介绍 AWS,部分2 介绍阿里云和OpenStack云. 1. AWS 1.1 AWS 地理组件概况 AWS 提供三种地理性组件: Regions:区域,即AWS提供云服务的一个区域,其目的是为了用户能就近接入,降低网络延迟.通常是一个城市的若干个AZ组成一个region.2016年,AWS 宣布在其全球region之间建设了100GbE 私有环网. Availability Zones:一个 region 内至少两个通常三个可用区,其用途是为了搭建高可

本文系转载,如有侵权,请联系我:likui0913@gmail.com Region Region 是表格可用性和分布的基本元素,由列族(Column Family)构成的 Store 组成.对象的层次结构如下: - Table - Region - Store (由每个 Region 中的列族组成的存储块) - MemStore (每个 Region 中存储在内存中的 Store) - StoreFile (每个 Region 中被持久化后的 Store) - Block (StoreFile

转:http://www.cnblogs.com/zhoumingang/p/5514853.html 概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region

前言 文章不含源码,只是一些官方资料的整理和个人理解 架构总览 这张图在大街小巷里都能看到,感觉是hbase架构中最详细最清晰的一张,稍微再补充几点. 1) Hlog是低版本hbase术语,现在称为WALs. 2) 1个region包含了多个store,1个store包含了1个colum family,这样就比较好理解 3) 1个store包含了多个storefile,1个sotrefile就是1个hfile文件 这在HDFS路径也能体现,大概长这样 table/region/column fa

一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (MemStore for each Store for each Region for the table) StoreFile (StoreF

概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region 每个region都有个完整的Openstack部署环境, 有自己的一套服务的endpoint(服务入口)

版权声明:本文为原创文章,转载请注明出处. 概念介绍 所谓openstack多region,就是多套openstack共享一个keystone和horizon.每个区域一套openstack环境,可以分布在不同的地理位置,只要网络可达就行.个人认为目的就是为了提供环境隔离的功能,选择启虚拟机的时候可以根据自己所处的位置就近选择. 既然提到region了,那不如就此总结下openstack中其他的至上而下的不同的区域概念. Region 每个region都有个完整的Openstack部署环境, 有

三篇文章了解 TiDB 技术内幕 - 说存储| PingCAP https://pingcap.com/blog-cn/tidb-internal-1/ 对于一个 KV 系统,将数据分散在多台机器上有两种比较典型的方案:一种是按照 Key 做 Hash,根据 Hash 值选择对应的存储节点:另一种是分 Range,某一段连续的 Key 都保存在一个存储节点上.TiKV 选择了第二种方式,将整个 Key-Value 空间分成很多段,每一段是一系列连续的 Key,我们将每一段叫做一个 Region,

HBase之五:hbase的region分区 https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3154487.html 一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (Mem

一.Region 概念 Region是表获取和分布的基本元素,由每个列族的一个Store组成.对象层级图如下: Table (HBase table) Region (Regions for the table) Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table) MemStore (MemStore for each Store for each Region for the table) StoreFile (StoreF

发现有些regison程序操作失败,其他region 都是正常的,重启regionserver 后依然报同样的错误. 首先进入hbase的bin目录,执行下面命令检查表是否有存储一致性问题: hbase hbck -details table 如出现以下提示,则说明有不一致的地方,2表示个数: inconsistencies detected. 既然不一致,咱就尝试修复一下(这个功能要管理权限,使用慎重): hbase hbck -repair table 修复完了以后结果如下: Summary

hbase hbck主要用来检查hbase集群region的状态以及对有问题的region进行修复. hbase hbck :检查hbase所有表的一致性,如果正常,就会Print OK hbase hbck -details:检查hbase所有表的一致性,并且输出详细报告. hbase hbck table1 table2:指定检查某些表,可以输入多个表,用空格隔开.   HBCK - HBCK检查什么? (1)HBase Region一致性 集群中所有region都被assign,而且dep

先来一张大图. 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,主要用于读数据:这里主要介绍写数据的部分,即Memstore.当RegionServer(RS)收到写请求的时候(writerequest),RS会将请求转至相应的Region.每一个Region都存储着一些列(a set of rows).根据其列族的不同,将这些列数据存储在相应的列族中(Column Family,简写CF).不同的CF中的数据存

三色算法,高效率垃圾回收,jvm调优 Garbage collector:垃圾回收器 What garbage? 没有任何引用指向它的对象 JVM GC回收算法: 引用计数法(ReferenceCounting) 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用他时,计数器值就+1,:当引用失效时,计数器值就-1:任何时刻计数器为0的对象就是不可能在被使 优点:判定效率高 缺点:不会完全准确,因为如果出现两个对象相互引用的问题就不行了 很明显,到最后两个实例都不再用了(都等于null了),但是GC

前言 在一个风和日丽的中午,和同事小勇一起走在公司楼下的小公园里面,看到很多的小姐姐,心想什么时候能够和这些小姐姐一起讨论人生呀,美滋滋,嘿嘿嘿. 收起你的哈喇子好不好,小勇总是在这个时候发出声音,挺让人喜(fu)欢(ck)的. 小勇:小农,现在不是推崇垃圾分类吗,你说到底什么是垃圾?小勇总是在我和他散步的时候,问这么让人深思的问题! 我:什么是垃圾啊,你不就是垃圾吗? 小勇:去你大爷的,正经的. 我:小勇啊,答应我以后散步的时候我们讨论点轻松点的问题好嘛?垃圾是啥,垃圾就是没有引用的对象就是垃

最近在准备AWS的开发人员考试认证.所以特意做了一下考试样题.每道题尽量给出了文档出处以及解析. Which of the following statements about SQS is true? Messages will be delivered exactly once and messages will be delivered in First in, First out order Messages will be delivered exactly once and mess

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby.今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用,第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景. ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示,ZooKeeper数据模型的结构与Unix文