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flink hbase rpc超时

时间: 2023-09-26 11:06:22 浏览: 184
Flink 连接 HBase 时出现 RPC 超时的问题,可能是由于网络延迟、HBase 集群负载过高或者资源不足等原因导致的。可以尝试以下方法: 1. 增加 Flink 的并行度,以增加连接 HBase 的线程数,从而提高吞吐量。 2. 调整 HBase 的配置,增加 HBase 的 RegionServer 的数量,从而提高 HBase 集群的吞吐量。 3. 调整 HBase 的配置,增加 HBase 的 RPC 超时时间,例如设置 HBase 的 hbase.rpc.timeout 参数。 4. 调整 Flink 的 checkpoint 配置,减少 checkpoint 的频率和间隔时间,从而减少 HBase 的访问次数和负载。 5. 检查网络连接质量,确保 Flink 和 HBase 服务之间的网络连接稳定。 6. 检查 HBase 集群的资源使用情况,如果资源不足,可以考虑扩容 HBase 集群。
相关问题

flink hbase

Flink与HBase的整合可以实现在Flink SQL客户端中对HBase表进行数据交互。首先,需要将HBase的依赖添加到Flink SQL客户端中\[1\]。然后,可以在Flink SQL客户端中创建HBase表,并定义表的结构和主键\[3\]。例如,可以使用以下语句在Flink SQL客户端中创建一个名为hbase_user_behavior的HBase表: CREATE TABLE hbase_user_behavior( rowkey STRING, info ROW<user_id STRING, mt_wm_poi_id STRING, shop_name STRING, source STRING, platform STRING, create_time STRING, dt STRING, hr STRING, mm STRING>, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'hbase-1.4', 'table-name' = 'wm:hbase_user_behavior', 'zookeeper.quorum' = 'ELK01:2181,ELK02:2181,ELK03:2181', 'zookeeper.znode.parent' = '/hbase' ); 这样就可以在Flink SQL客户端中使用HBase表作为数据源或数据接收器,实现与HBase的数据交互\[2\]。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [flink SQL与hbase整合](https://blog.csdn.net/m0_37592814/article/details/110457954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

flink hbase 查询

Flink HBase查询是通过Flink的HBase Connector实现的。在代码中,可以使用Flink的HBase SQL Connector来从HBase读取维度数据进行数据补全。首先,需要引入相关依赖,如flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}。然后,可以注册HBase表,指定表名、Zookeeper地址等信息。例如,可以使用以下代码注册HBase表: ``` CREATE TABLE hb_stream( rowkey String, cf ROW<age String, name String>, PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED ) with( 'connector' = 'hbase-2.2', 'table-name' = 'test', 'zookeeper.quorum' = 'localhost:12181' ) ``` 这样就可以在Flink中使用HBase表进行查询操作了。具体的查询操作可以根据具体需求进行编写,可以使用Flink的SQL语句或者Flink的DataStream API来实现。通过Flink HBase Connector,可以方便地将HBase中的维度数据与流数据进行关联查询输出。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Flink查询关联Hbase输出](https://blog.csdn.net/Aaron_ch/article/details/123113871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Flink SQL查询HBase维表](https://blog.csdn.net/weixin_47298890/article/details/122692750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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