Stripe Compaction

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借鉴于LevelDB.Cassandra的Compaction方法,https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-7667 提出了Stripe Compaction的方法. Motivation: 1)过多Region会增大RS维护的开销,降低RS的读写性能.随着数据量的增大,在一定程度上增加Region个数,会提高系统的吞吐率.然而,RS上服务的Region个数增多,增加了RS下内存维护的开销,尤其每个Store下都配置有一个MemStore,从而会造…

hbase实践之flush and compaction

本文主要涉及flush流程,探讨flush流程过程中引入的问题并阐述2种解决策略,最后简要说明Flush执行策略. 对于Compaction,本文主要探讨Compaction要解决的本质问题以及由Compaction引入的问题.面对Compaction带来的双刃剑,如何根据自己的业务模型合理的执行Compaciton,不同的场景可以采用不同的Compaction策略以及如何选择待合并文件. Flush 1. Flush流程(HBase 1.*) MemStore中的数据,达到一定的阈值,被Flu…

HBase in 2013

2013年马上就要过去了,总结下这一年HBase在这么一年中发生的主要变化.影响最大的事件就是HBase 0.96的发布,代码结构已经按照模块化release了,而且提供了许多大家迫切需求的特点.这些特点大多在Yahoo/Facebook/淘宝/小米等公司内部的集群中跑了挺长时间了,可以算是比较稳定可用了. 1,Compaction优化 HBase的Compaction是长期以来广受诟病的一个feature,很多人吐槽 HBase也是因为这个特征.不过我们不能因为HBase有这样一个缺点就把它…

HBase最佳实践 - 集群规划

本文由网易云发布. 作者:范欣欣本篇文章仅限本站分享,如需转载,请联系网易获取授权. HBase自身具有极好的扩展性,也因此,构建扩展集群是它的天生强项之一.在实际线上应用中很多业务都运行在一个集群上,业务之间共享集群硬件.软件资源.那问题来了,一个集群上面到底应该运行哪些业务可以最大程度上利用系统的软硬件资源?另外,对于一个给定业务来说,应该如何规划集群的硬件容量才能使得资源不浪费?最后,一个给定的RegionServer上到底部署多少 Region比较合适?想必这些问题都曾经困惑过很多…

你想要的 HBase 原理都在这了

目录一. 集群架构集群角色工作机制二.存储机制 A. 存储模型 B. LSM 与 Compaction C. Region 分裂 D. 自动均衡三.访问机制四. 鉴权五. 高可靠 1.集群高可靠 2. 隔离性 3. 容灾参考文档在前面的文章中,介绍过 HBase 的入门操作知识,但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够. 一般在对 HBase 做选型之前,还需要学习一些它的架构原理.弹性扩展及可靠性方面的知识. 本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括…

HBase版本进化史及大版本特性

HBase 2.0 新特性介绍 2018年4月30日HBase发布了2.0的Release版本.HBase的2.0版本承载了太多的Features,共包含4551个Issues,可以说是迄今最大的一个版本. A new Region assignment manager AssignmentManager V2("AMv2")基于Procedure V2实现,能够更快速的分配Region,维护的region状态机存储不再依赖于ZooKeeper,能够更好的应对Region长时间RIT问…

Rocksdb Compaction原理

概述 compaction主要包括两类:将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction:磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction.对于myrocks来说,compaction过程都由后台线程触发,对于minor compaction和major compaction分别对应一组线程,通过参数rocksdb_max_background_flushes和rocksdb_max_b…