内存设置:HBase的Region Server内存设置包括堆内存和直接内存。堆内存主要用于Java对象的分配和管理,而直接内存用于缓冲区和I/O操作。 关键参数:例如,hbase.regionserver.global.memstore.size表示占用总JVM内存大小的百分比,默认值为0.4,表示所有写入memstore的数据大小总和不能超过该阈值。 优化策略:通过合理设置堆内存和...
可以使用以下代码段来检测 HBase 中 Region Server 的状态。 importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Admin;importorg.apache.hadoop.hbase.client.Connection;importorg.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;publicclassRegionServerStatus{publicstaticvoidmain(Stri...
每个region表示table中一个数据的分区,每个region包含多个Store,每个Store对应一个family的读写操作,一个Store中包含一个memStore和多个HfileStore,写的数据是直接写到memestore中,然后定时刷新到存储(hdfs)中形成一个HFile,读的时候会综合memstore和所有HFileStore中的数据 。 每个region提供split、flush、compaction的策略...
要设置 region server 的内存大小,我们需要修改 HBase 的配置文件hbase-site.xml,具体步骤如下: 打开HBase 的配置文件hbase-site.xml。 <configuration><property><name>hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit</name><value>0.4</value></property><property><name>hbase.regionserver.global.memstore.lower...
我们在社区的 HBase 版本基础上增加了 RegionServer Group 的功能 (HBASE-6721)。 此功能用于将一个大 HBase 集群的 RegionServer 划分为多个分组,管理员可以将不同的表放入不同分组进行隔离,避免无关系的业务之间互相影响。 二、原理 HBase 是一个分布式存储的集群,那么首先肯定有很多 server 进行具体的数据存储...
/hbase/rs ，Region Server的信息 /hbase/unassigned，未分配的Region 也就是说，由Zookeeper保持了集群...
HBase Master 是服务器负责管理所有的 HRegion 服务器,HBase Master 并不存储 HBase 服务器的任何数据,HBase 逻辑上的表可能会划分为多个 HRegion,然后存储在 HRegion Server 群中,HBase Master Server 中存储的是从数据到 HRegion Server 的映射。
HBase的RegionServer参数配置 hbase.hregion.max.filesize 默认值：256M 说明：在当前ReigonServer上单个Reigon的最⼤存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被⾃动split成更⼩的region。调优：⼩region对split和compaction友好，因为拆分region或compact⼩region⾥的storefile速度很快，内存占⽤低。缺点...
hbase:meta表存储了所有用户HRegion的位置信息: Rowkey:tableName,regionStartKey,regionId,replicaId等; info列族:这个列族包含三个列,他们分别是: info:regioninfo列: regionId,tableName,startKey,endKey,offline,split,replicaId; info:server列:HRegionServer对应的server:port; info:serverstartcode列:HRegionServ...
在HBase中,Region是HBase存储数据的基本单元。每个表在HBase中被分成多个Region,每个Region存储表中的一部分数据。Region是按照Row Key的顺序划分的,相邻的Row Key被分配到同一个Region中。当一个Region中的数据达到一定大小时,HBase会自动拆分该Region,以保持数据均衡和高效访问。每个Region由一个Region Server来管理...