hbase list table-hbase队列满了(5-10-76)

更新时间：2024-11-20 分类：HBase 浏览量：2

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1、总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施，但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。

2、数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度。

3、首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力。

hbase-site.xml 配置文件一定不要直接从 /etc/hbase/conf 中获取，这里的配置文件是给客户端用的。

hbase的慢响应现在一般归纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案（后面会有介绍），以更好地对慢响应有控制力。

提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。

1、检查一下HADOOP集群是否正常，DATANODE是否正常。具体问题可根据日期进行排查。HRegionServer是HBase中最主要的组件，负责table数据的实际读写，管理Region。

2、问题解决方式： /data/var/lib/zookeeper/version-2 文件夹下的文件全部删除然后重启zookeeper，启动成功。此角色的日志目录所在的文件系统的可用空间小于0吉字节。到出现故障的节点查看磁盘使用情况。

3、还有日志文件名的一些输出细节，可以按需在 bin/hbase-daemon.sh 中修改。运行或关闭RS进程中间有异常，请查看相关日志输出。集群Region数疯涨，当写入存在压力时，会导致RS节点异常退出。

少用一个元素空间和空队区别开：每次入队前测试入队后头尾指针是否会重合，如果会重合就认为队列已满，这种情况下队满的条件是：（Q.rear+1）%MAXSIZE==Q.front。

答案是0或35。前提条件是：此循环队列的存储空间全部用于存储数据，而没有留出一个存储空间用于判别队满与队空。

为了区别这两种情况，规定循环队列最多只能有MaxSize-1个队列元素，当循环队列中只剩下一个空存储单元时，队列就已经满了。因此，队列判空的条件是front=rear，而队列判满的条件是front=（rear+1）%MaxSize。

为了克服顺序队列的“假上溢”现象，充分利用队列的存储空间，我们可以把队列想象成一个首尾相接的圆环，即将队列中的第一个元素接在最后一个元素的后面，我们称这样的队列为循环队列（Circular Queue。

用到取模运算，可知这是循环队列，题目没有说明是循环队列，不够严谨。

1、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

2、BloomFilter的数据存在StoreFile的meta中，一旦写入无法更新，因为StoreFile是不可变的。

3、对于读端，捕获异常后，可以采取休眠一段时间后进行重试等方式。3）当然，还可以根据实际情况合理调整hbase.client.retries.number和hbase.client.pause配置选项。