如何避免HBase写入过快引起的各种问题1、阻塞时间是hbase.hstore.blockingWaitTime ， 可以改小这个时间 。hbase.hstore.flusher.count可以根据机器型号去配置 ， 可惜这个数量不会根据写压力去动态调整，配多了，非导入数据多场景也没用 ， 改配置还得重启 。
2、必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象 。
3、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式 ， 将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜 。
4、插入太快 。mr写入hbase.job提交报错插入太快 。MR（简称混合现实），既包括增强现实和增强虚拟，指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境 。
向hbase中导入数据出错怎么办【包含hbase同步写入WAL异常的词条】检测这种类型的故障 ， 需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据 ， 并及时给出报警 。
一，建立一个hive和hbase公用的表 ， 这样可以使用hive操作hbase的表 ， 但是插入数据较慢，不建议这样做 。二 ， 手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入 。
主机名不一致，对主机名进行更改 。在主机名不一致的情况下，数据再进行返回的过程当中就会出现返回不正确的提醒，所以这个时候就应该立刻对主机名进行更改，更改正确以后数据就可以正常返回 。
hbase生成的日志.这异常怎么解决hbase.hstore.blockingStoreFiles默认设置为7 ， 可以适当调大一些 。
测试环境正常 ， 生产环境下 ， 时不时出现HRegionServer挂掉的情况，而HMaster正常 。重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况 。因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因 。
您可以尝试在HBaseMaster节点上运行jps命令，以检查HBaseMaster进程是否正在运行，并查看是否有任何其他相关的错误信息 。检查日志文件：查看HBase的日志文件，通常位于logs目录下 。
用jps看看hbase的整个集群， hbase的master进程是不是已经存在了 。
使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉 。
这个问题，发的日志比较少，没法看到真实问题所在，可能你也要贴出hadoop的日志会更好一点，如果没猜错的话，你的hadoop也在报错 。
关于hbase同步写入WAL异常和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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