RegionServer 核心指标
RegionServer 是 HBase 集群中负责存储和处理数据请求的关键组件。监控其核心指标对确保集群性能和稳定性至关重要。主要指标包括进程存在性、内存使用、请求队列长度、读写性能、存储性能、Region 相关指标、磁盘使用、网络性能、GC 性能、Compaction 和 Flush 性能、WAL 使用情况、阻塞操作及慢查询日志。通过监控这些指标，可以及时发现并解决性能问题，确保 HBase 集群的高效运行。
在 HBase 集群中，Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标？
在 HBase 集群中，Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则，帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
【赵渝强老师】HBase的表结构
本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能，而HBase作为其具体实现，采用列式存储，适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法，并提供了相关代码和图示。
【赵渝强老师】HBase的体系架构
本文介绍了HBase的体系架构，包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理，RegionServer处理数据的读写操作，ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。
风险数据集市整体架构及技术实现
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代，风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一，扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持，还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构，并详细介绍其底层实现原理及实现方式。
百亿级存储架构： ElasticSearch+HBase 海量存储架构与实现
本文介绍了百亿级数据存储架构的设计与实现，重点探讨了ElasticSearch和HBase的结合使用。通过ElasticSearch实现快速检索，HBase实现海量数据存储，解决了大规模数据的高效存储与查询问题。文章详细讲解了数据统一接入、元数据管理、数据一致性及平台监控等关键模块的设计思路和技术细节，帮助读者理解和掌握构建高性能数据存储系统的方法。