在这里简单整理下hbase hbck的用法。 用法： opts通用可选项 -help 展示help信息； -detail 展示所有Region的详情； -timelag <秒级时间> 处理在过去的指定时间内没有发生过
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hbase hbck用法
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HBase连接异常：KeeperErrorCode = OperationTimeout
手上的一个HBase相关的服务在重启后开始报错（重启前运行良好），错误信息如下： 错误信息提示连接zookeeper时间超长。经检查是因为有一个zookeeper节点已经停止运行（zk3.com），和运维商量后将zookeeper故障节点删
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使用HBase Coprocessor
HBase的Coprocessor是模仿谷歌BigTable的Coprocessor模型实现的。 Coprocessor提供了一种机制可以让开发者直接在RegionServer上运行自定义代码来管理数据。 首先必须要指明使用Coproces
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使用BufferedMutator
org.apache.hadoop.hbase.client.BufferedMutator主要用来对HBase的单个表进行操作。它和Put类的作用差不多，但是主要用来实现批量的异步写操作。 BufferedMutator替换了HTable
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译文：HBase File Locality in HDFS
Hadoop中一个不明确的内容就是Block复制：它自动完成，通常不需要用户关心。HBase将数据保存到HDFS，并完全相信它的安全性。正是因为HDFS的Block复制对HBase来说是完全透明的，就产生了一个问题：HBase的效率会受到多
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HBase Region Locality
因为DataNode和RegionServer通常会部署在相同的机器上，所以会产生Locality这样的概念。 HBase的Locality是通过HDFS的Block复制实现的。在复制Block时，HBase是这样选择副本的位置的： 第一个
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使用HBase总结
前段时间我们在项目中使用了HBase，在这里记一下使用经历或者说踩过的坑。 RowKey设计 我们读取数据的方式主要是批量查询，因此在最初的设计中就将大部分查询字段放在了RowKey上，目的是利用RowKey作为索引的特性。 关于RowKe
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HBase Bulk Load
概述 BulkLoad是一种高效写入HBase的方式，适用于将数据批量迁移到HBase。 BulkLoad使用MapReduce作业直接生成HBase的StoreFile，并将生成的StoreFile直接装载入正在运行的HBase集群。较之
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HBase自定义Filter
必需要提前说明下：不建议使用自定义的Filter。所有的Filter都是在服务端生效：就是说需要将自定义的Filter封装为jar，上传到HBase的类路径下，并重启HBase使之生效。对于生产环境的HBase来说，重启通常是不能接受的。
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HBase RowKey设计
热点现象 HBase中的记录行按行键的字典顺序进行排序。这种设计有利于扫描（scan）记录。因此我们可以合理的设计行键，将相关的行或者需要一起读取的行放得靠近一些。不过设计得不好的行键也是热点现象的常见来源。当大量客户端流量指向集群中一个或
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