Kafka 写Hbase 还有大佬知道啥问题的？

在使用Kafka与HBase集成时，可能会遇到以下问题及解决方案：

1. 写入性能优化：

   • 批量写入：为了提高写入效率，可以使用HTable的put(List<Put>)方法进行批量写入，减少RPC调用次数。
   • 自动刷写配置：设置autoflush=false能显著提升写性能，但需注意数据会在达到hbase.client.write.buffer（默认2M）大小或手动执行hbase.flushcommits()时才提交。通过HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize)自定义缓冲区大小可进一步优化。

2. 网络连接与认证问题：

   • 连接断开错误：若看到“Connection with ... disconnected”和EOFException的日志，这通常是正常的meta请求与数据写入连接管理行为，第一个连接闲置后被服务端关闭，只要数据正常写入，此错误可忽略。
   • SSL握手失败：遇到SSL认证异常如“SSL handshake failed”，需要在客户端配置中添加ssl.endpoint.identification.algorithm=""来禁用主机名验证。
   • Consumer DisconnectException：消费者消费时出现DisconnectException，通常由网络波动引起，因客户端具有重试机制，一般不影响数据消费，确保网络稳定是关键。

3. Kafka兼容性与限制：

   • 事务与幂等支持：当前不支持事务和幂等性。
   • Topic创建：Kafka客户端在写入前需确保DataHub Topic已创建。
   • Consumer订阅限制：单个Consumer最多只能订阅一个topic。
   • 时间戳问题：Consumer读取到的数据时间戳为LogAppendTime，可能大于实际落盘时间，且单个请求返回的所有数据时间戳相同。

4. HBase主备容灾方案注意事项：

   • 双向同步循环问题：不会发生循环发送，系统能区分同步写入与客户端写入的数据。
   • 目标实例故障处理：LTS不缓存数据，当目标不可写时记录WAL点位，待恢复后继续同步。
   • 切换期间数据冲突：切换过程中，新数据D2与未到达的旧数据D1相遇，存储的是时间戳较大的数据，特殊情况下云原生多模数据库Lindorm支持强一致功能以保证最新数据的存储。

综上所述，在Kafka集成HBase的应用场景中，关注写入性能优化、网络配置正确性、以及对特定功能的限制与容灾设计，能够有效避免和解决常见问题。