在高并发的情况下，对数据row1 column=cf1:qual1, timestamp=1, value=val1的插入或者更新可能会导致非预期的情况， 例如：原本客户端A需要在value=val1的条件下将value更新成val_A，高并发下客户端B可能抢先将数据value=val1更新成val ...
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2019-04-05 22:39:26
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实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 Mapper类 Reduce类 ...
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2019-04-05 12:36:46
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Python无法直接访问HBase，必须通过Thrift。 HBase与Thrift之间又支持两种接口标准，两种标准互不兼容，功能也互不覆盖。 Thrift连接HBase还有超时自动断开的大坑。 安装Thrift依赖（Server端） Centos: yum install automake lib ...
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2019-04-04 17:29:26
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如何对hbase用的好，怎么定义把hbase用的好？在保证系统稳定性、可用性的基础上能够用最少的系统资源（CPU,IO等）获得最好的性能（吞吐量，读写延迟）就是’用的好’。优化方向为:（1）HDFS相关配置优化，（2）HBase服务器端优化（GC优化、Compaction优化、硬件配置优化），（3）列族设计优化，（4）客户端优化等，其中第四点（4）客户端优化在前面已经通过超时机制、重试机制讲过，参
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2019-04-04 13:07:15
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[hadoop@hadoop001 hive-1.1.0-cdh5.7.0]$ hivewhich: no hbase in (/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/bin:/home/hadoop/app/hadoop-2.8.1/bin:/usr/java/j ...
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2019-04-04 09:43:55
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//简单说来主要包括读多写少型和写多读少型)，内存的相关配置却完全不同。1、针对不同应用场景，对多种工作模式下的参数进行详细说明，并结合相关示例对集群规划中最核心模块-内存规划进行介绍。2、HBase中内存规划直接涉及读缓存BlockCache、写缓存MemStore，影响系统内存利用率、IO利用率等资源以及读写性能等，重要性不言而喻。3、主要配置也是针对BlockCache和MemStore进行
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2019-04-03 18:09:44
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hbase客户端重试机制如何保证系统的容错性和低延迟性HBase客户端Rpc的重试机制以及客户端参数优化。1、业务用户一方面比较关注HBase本身服务的读写性能：吞吐量以及读写延迟，2、另一方面也会比较关注HBase客户端使用上的问题，主要集中在两个方面：是否提供了重试机制来保证系统操作的容错性？是否有必要的超时机制保证系统能够fastfail，保证系统的低延迟特性？3、HBase客户端提供的重试
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2019-04-03 17:55:15
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同志们，此部分，重要的不能再重要了1、HBase发展到当下，对其进行的各种优化从未停止，而GC优化更是其中的重中之重。hbasegc调优方向从0.94版本提出MemStoreLAB策略、MemstoreChuckPool策略对写缓存Memstore进行优化开始，到0.96版本提出BucketCache以及堆外内存方案对读缓存BlockCache进行优化，再到后续2.0版本宣称会引入更多堆外内存，可
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2019-04-02 23:59:59
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1、最原始的HBaseCMSGC相当严重，经常会因为碎片过多导致PromotionFailure，严重影响业务的读写请求。2、分别是针对Memstore所作的两个优化：Thread-LocalAllocationBuffer和MemStoreChunkPool3、以及针对BlockCache所作的优化：BucketCache方案。4、在详细介绍这几个优化之前有必要简单介绍一下HBaseGC优化的目
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2019-04-02 19:48:35
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老年代CMSgc回收算法对hbase的影响*CMS失败模式（CMSFailureMode）1、上文提到在正常的情况下CMS整个流程的暂停时间都是很短的，一般也就在10ms～100ms左右。2、然而这与线上的情况并不相符，线上集群在读写压力很大的情况下，经常会出现长时间的卡顿，有些卡顿甚至长达几分钟，导致很严重的读写阻塞，甚至会造成RegionServer和Zookeeper之间Session超时，
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2019-04-02 18:28:07
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