我目前正试图找到一种方法来处理我的应用程序中意外的hbase故障。更具体地说,我要解决的问题是,我的应用程序将数据插入hbase,然后hbase失败并重新启动。
为了检查我的应用程序对该场景的React,我编写了一个应用程序,通过执行紧密循环并将结果保存在hbase中来使用hbase异步客户机。当我启动应用程序时,我可以看到行被保存到表中,如果在此期间我故意使我的hbase服务器失败并重新启动它,那么客户端似乎会重新连接,但新的插入不会保存到表中
代码如下所示:
HConnection connection = HConnectionManager.createConnection();
HBaseClient hbaseClient = new HBaseClient(connection);
IntStream.range(0, 10000)
.forEach(new IntConsumer() {
@Override
public void accept(int value) {
try {
System.out.println("in value: " + value);
Thread.sleep(2000);
Get get = new Get(Bytes.toBytes("key"));
hbaseClient.get(TableName.valueOf("testTable"), get, new ResponseHandler<Result>() {
@Override
public void onSuccess(Result response) {
System.out.println("SUCCESS");
}
@Override
public void onFailure(IOException e) {
System.out.println("FAILURE");
}
});
urlsClient.save("valuekey", "w" + value, new FailureHandler<IOException>() {
@Override
public void onFailure(IOException failure) {
System.out.println("FAILURE");
}
});
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
这显然只是一个简单的测试,但我要实现的是,在我重新启动hbase服务器之后,异步客户机将成功地保存新行。如果我在“onfailure”方法中实际打印stacktrace,异步hbase客户端将打印给我的是:
org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcClient$CallTimeoutException: Call id=303, waitTime=60096, rpcTimeout=60000
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.AsyncRpcChannel.cleanupCalls(AsyncRpcChannel.java:612)
at org.apache.hadoop.hbase.ipc.AsyncRpcChannel$1.run(AsyncRpcChannel.java:119)
at io.netty.util.HashedWheelTimer$HashedWheelTimeout.expire(HashedWheelTimer.java:581)
at io.netty.util.HashedWheelTimer$HashedWheelBucket.expireTimeouts(HashedWheelTimer.java:655)
at io.netty.util.HashedWheelTimer$Worker.run(HashedWheelTimer.java:367)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
所以我的问题是:
应该如何处理我提到的使用指定的异步客户机的情况?
如果此异步客户机不再相关,是否有人可以建议另一个可以执行异步put的异步客户机?我尝试了bufferedmutator,但它似乎并没有真正刷新任何内容,只是出现了以下问题 java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.<init>()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator
(但这有点离题了,所以我不再赘述)
谢谢
1条答案
按热度按时间sqyvllje1#
我问这个问题已经很久了,但我最终还是使用了hbase高可用性,而没有找到用代码解决问题的方法