hbase的region拆分

时间: 2023-08-13 10:55:13 浏览: 104
HBase中的数据存储和管理是通过Region来现的。Region是HBase中数据的辑划分单元,每个表都划分为多个Region进行存储。 一个Region的大小超过了HBase的阈值(默认为10GB),或者某个Region的存储负载过重时,HBase会触发Region拆分操作来解决些问题。Region的分过程如下: 1.描:HBase会定扫描整个集群,检查是否有需要拆分的Region。这个扫描过程可以通过配置参数进行调整。 2. 拆分策略:如果一个Region符合拆分条件,HBase会根据预定义的拆分策略进行拆分。拆分策略通常是基于Region的大小或者存储负载来确定。 3. 拆分过程在拆分过程中,HBase会为原始Region创建一个新的子Region,然后将原始Region中一部分数据迁移至子Region。拆分过程是渐进式的,即不会一次性将所有数据迁移完毕。 4. 数据迁移:在拆分过程中,HBase使用Hadoop的HDFS来进行数据迁移。数据迁移是通过将原始Region中的HFile进行切割和重新分配来实现的。 5. 更新元数据:拆分完成后,HBase会更新元数据信息,包括新Region的位置和范围等信息。 通过Region的拆分,HBase可以实现自动的负载均衡和数据的水平扩展。同时,拆分也可以避免Region过大导致的性能问题,提高系统的整体性能和可靠性。
相关问题

HBase的Region 拆分合并数据

HBase中的数据存储在Region中,每个Region负责一段连续的key范围。当一个Region的数据量过大或者key范围过于分散时,需要进行Region的拆分或合并操作。 ## Region拆分 Region拆分可以将一个过大的Region分割成两个或多个相对较小的Region,以便更好地管理和利用硬件资源。 ### 触发条件 当一个Region的数据量超过了hbase.hregion.max.filesize(默认为1GB)或者key范围过于分散时,会触发Region拆分操作。 ### 操作过程 1. HBase会在Region拆分点(split point)处选择一个新的Region作为拆分后的Region之一,同时将原有Region的数据分配到拆分后的两个Region中。 2. HBase会将拆分点及其前面的数据都分配给新的Region,将拆分点后面的数据留在原有的Region中。 3. HBase会将拆分点及其前面的数据范围作为新Region的key范围,将原有Region的key范围修改为拆分点后面的数据范围。 ### 操作示例 假设有一个Region的key范围为[a,c),数据量为1.5GB,超过了hbase.hregion.max.filesize,需要进行拆分操作。 1. HBase会选择一个拆分点(split point),例如选择b作为拆分点。 2. HBase会创建一个新的Region,key范围为[b,c),同时将[a,b)范围内的数据分配给新的Region,将[c,∞)范围内的数据留在原有的Region中。 3. HBase会将[a,b)范围作为原有Region的key范围,将[b,c)范围作为新Region的key范围。 ## Region合并 Region合并可以将相邻的两个Region合并为一个Region,以便更好地利用硬件资源。 ### 触发条件 当相邻的两个Region的数据总量小于hbase.hregion.max.filesize(默认为1GB)且key范围连续时,会触发Region合并操作。 ### 操作过程 1. HBase会选择相邻的两个Region进行合并,将它们的数据合并到一个新的Region中。 2. HBase会将两个Region的key范围合并为一个key范围。 ### 操作示例 假设有两个相邻的Region,key范围分别为[a,b)和[b,c),数据总量小于hbase.hregion.max.filesize,需要进行合并操作。 1. HBase会将两个Region的数据合并到一个新的Region中,key范围为[a,c)。 2. HBase会将两个Region的key范围合并为[a,c)。

Hbase集群中region为什么需要进行合并和拆分

Hbase是一种分布式的NoSQL数据库,数据通常被分割为多个region存储在不同的region servers上。当region的大小不平衡时,集群中可能会出现负载不均衡的情况,而合并和拆分region可以帮助解决这个问题。当一个region的大小太大时,Hbase会将其拆分为两个或多个更小的region,以帮助平衡负载;而当两个相邻的region的大小都比较小,可以将它们合并为一个更大的region,也可以提高查询效率。因此,合并和拆分region是Hbase集群管理中的重要策略。
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org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Unable to load configured region split policy 'org.apache.phoenix.schema.MetaDataSplitPolicy' for table 'SYSTEM.CATALOG' Set hbase.table.sanity.checks to false at conf or table descriptor if you want to bypass sanity checks at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.warnOrThrowExceptionForFailure(TableDescriptorChecker.java:296) at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.sanityCheck(TableDescriptorChecker.java:109) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:2025) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:657) at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:133) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:338) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:318) org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Unable to load configured region split policy 'org.apache.phoenix.schema.MetaDataSplitPolicy' for table 'SYSTEM.CATALOG' Set hbase.table.sanity.checks to false at conf or table descriptor if you want to bypass sanity checks at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.warnOrThrowExceptionForFailure(TableDescriptorChecker.java:296) at org.apache.hadoop.hbase.util.TableDescriptorChecker.sanityCheck(TableDescriptorChecker.java:109) at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.createTable(HMaster.java:2025) at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.createTable(MasterRpcServices.java:657) at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:133) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:338) at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:318)

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