hbase客户端超时(hbase客户端超时时间)

1、对于Java初学者来说，分布式开发的魅力，特别是Apache下的HadoopHDFSHBase，常常是学习的动力源泉本文将深入探讨分布式系统及其在Java中的应用首先，理解分布式系统的关键在于两个方面它由多个相互连接的节点组成，每个节点是计算机服务器，它们协同工作以提供单一服务给用户，看似超级计算机例如；单位是毫秒，也即1min如果通信时间超过该值，就会报上面的错误；现在有很多开源项目使用Zookeeper来维护配置，比如在HBase中，客户端就是连接一个Zookeeper，获得必要的HBase集群的配置信息，然后才可以进一步操作还有在开源的消息队列Kafka中，也使用Zookeeper来维护broker的信息在Alibaba开源的SOA框架Dubbo中也广泛的使用Zookeeper管理一些配置来实现服务治理名字服务名字；在默认的情况下，当Eureka客户端连续90秒没有向Eureka服务器发送服务续约，即心跳，Eureka服务器会将该服务实例从服务注册列表删除，即服务剔除自我保护机制既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务，那就有可能出现一种场景，网络一段时间内发生了 异常，所有的服务都没能够进行续约，Eureka；大数据技术体系庞大，包括的知识较多 1学习大数据首先要学习Java基础 Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言而且不论是学hadoop，2学习大数据必须学习大数据核心知识 Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析SparkPython语言；日志分割的线程数， 默认为3 ，建议设定为10 8Region Server频繁掉线 出现Hbase Region Server频繁掉线的情况，表现为在多线程put的情况下，忽然Hbase Region Server掉线 猜测是GC或者split过程中没有及时和ZK通信，导致与ZK连接时间超时，zk返回dead；先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询a phoenix 使用rowkey模糊查询效率特别低 b Phoenix中建立hbase的映射表不只是加载元数据，还会为HBase 中每一条数据增加一空列标识，如果数据量太大，可能导致超时中断建议先建立好Phoenix映射表，然后加载数据或增加服务端配置，延长服务端超时时间；大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产想要学习大数据课程推荐选择达内教育在大数据培训班主要培训内容有一课程内容教学不同的培训机构，根据课程内容。

2、要让系统满足可用性，就是要保证无论除了所有节点出现故障的情况外，系统都能返回有效的响应，允许响应给客户端是旧的数据，但不能出现响应失败，超时的情况 可用性强调的是服务可用，但不保证数据的正确性用一个简单的例子来描述分布式系统的可用性如下允许客户端向节点 1 或者节点 2 发起读操作，当其中某一个；这种情况有网络延迟查询参数设置不当1网络延迟如果HBase集群跨越多个节点，网络连接较慢，那么Scannernext方法会变慢解决这个问题的方法包括优化网络连接减少跨节点请求次数或者增加等待超时时间2查询参数设置不当在调用Scannernext方法时，可以设置一些查询参数来控制查询行为，这些参数设置；首先是将zk的宕机发现时间尽量缩短到1分钟，其次改进了master恢复日志为并行恢复，大大提高了master恢复日志的速度，然后我们修改了 openhandler中可能出现的一些超时异常，以及死锁，去掉了日志中可能发生的opentoo long等异常原生的hbase在宕机恢复时有可能发生10几分钟甚至半小时无法重启的问题己经被修复掉了另外；如果要搜索海量数据，可以考虑用ES+Hbase架构用Hbase存储海量数据，然后ES搜索出doc id后，再去Hbase中根据doc id查询指定的行数据 当每台机器写入的数据大于cache os太多时，导致太多的数据无法放入缓存，那么就可以把一部分热点数据刷入缓存中 对于那些你觉得比较热的经常会有人访问的数据，最好做个专门的。

3、业务方是不想感知到后端服务的状态，也就是说在客户端层面，他们只希望一个 Put 或者 Get 请求正常送达且返回预期的数据即可，那么就需要高可用客户端封装一层降级，熔断处理的逻辑，这里有赞采用 Hystrix 做为底层熔断处理引擎，在引擎之上封装了 HBase 的基本 API，用户只需要配置主备机房的 ZK 地址；另一个方面就是写数据的时候，仅仅写入要用来检索的少数几个字段就可以了，其余的数据放到hbase或者mysql上 2 数据预热 假设机器内存达到上面的要求，比如 内存是100G，数据是200G那么有一半的数据存放在磁盘上，那么这个时候可以设计一个 数据预热子系统， 就是对热数据每隔一段时间，就提前访问一下，让热数据进入；zookeeper的maxSessionTimeout默认值导致hbase regionserver超时 在hbase中经常会遇到regionserver挂掉的情况，查看日志会看到这样的错误信息 说明与zookeeper的连接的session超时了，可是在hbasesitexml中设置了zookeeper的超时时间为2分钟，原来 zookeeper中自带两个参数设置了session的超时时间，在启动时。

4、Distributed Log Splitting 整体流程Regionserver作为实际工作的执行者，抢占任务以及抢占任务之后的工作流程源码整个切分过程中可能出现的问题解决方法持续更新1RS节点假死后，DataNode进程处于存在但不可服务的状态，会导致hbase split wal超时到几乎无法进行，10分钟后DataNode彻底下线才能恢复；大数据实训课程资料百度网盘资源免费下载 链接 ？pwd=zxcv 提取码zxcv 大数据实训课程资料云计算与虚拟化课程资源课程实验指导书综合版机器学习与算法分析课程资源Spark课程资源Python课程资源Hadoop技术课程资源云计算课程资料zip微课。

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