- 浏览: 595834 次
- 性别:
- 来自: 厦门
文章分类
- 全部博客 (669)
- oracle (36)
- java (98)
- spring (48)
- UML (2)
- hibernate (10)
- tomcat (7)
- 高性能 (11)
- mysql (25)
- sql (19)
- web (42)
- 数据库设计 (4)
- Nio (6)
- Netty (8)
- Excel (3)
- File (4)
- AOP (1)
- Jetty (1)
- Log4J (4)
- 链表 (1)
- Spring Junit4 (3)
- Autowired Resource (0)
- Jackson (1)
- Javascript (58)
- Spring Cache (2)
- Spring - CXF (2)
- Spring Inject (2)
- 汉字拼音 (3)
- 代理模式 (3)
- Spring事务 (4)
- ActiveMQ (6)
- XML (3)
- Cglib (2)
- Activiti (15)
- 附件问题 (1)
- javaMail (1)
- Thread (19)
- 算法 (6)
- 正则表达式 (3)
- 国际化 (2)
- Json (3)
- EJB (3)
- Struts2 (1)
- Maven (7)
- Mybatis (7)
- Redis (8)
- DWR (1)
- Lucene (2)
- Linux (73)
- 杂谈 (2)
- CSS (13)
- Linux服务篇 (3)
- Kettle (9)
- android (81)
- protocol (2)
- EasyUI (6)
- nginx (2)
- zookeeper (6)
- Hadoop (41)
- cache (7)
- shiro (3)
- HBase (12)
- Hive (8)
- Spark (15)
- Scala (16)
- YARN (3)
- Kafka (5)
- Sqoop (2)
- Pig (3)
- Vue (6)
- sprint boot (19)
- dubbo (2)
- mongodb (2)
最新评论
HBase Compaction策略
RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。
RegionServer后台有一组负责flush region的线程(MemStoreFlusher),每次从flushQueue中拿出一个flush region请求,会检查这个region是否有某个store包含的storefile个数超过配置
hbase.hstore.blockingStoreFiles,默认7,如果超过,说明storefile个数已经到了会影响读性能的地步,那么就看这个flush region请求是否已经有blockingWaitTime(hbase.hstore.blockingWaitTime,默认90s)没有执行了,如果是,这时候需要立即执行flush region,为了防止OOM。如果没有超过blockingWaitTime,那么先
看看region是否需要分裂,如果不需要,则向后台的CompactionSplitThread请求做一次
Compaction(从这里可以看出,split优先级比compaction高),然后重新将这个flush region加入
flushQueue,延后做flush.
HBase根据合并规模将Compaction分为了两类:MinorCompaction和MajorCompaction
Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile,在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。
Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile,这个过程还会清理三类无意义数据:被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外,一般情况下,Major Compaction时间会持续比较长,整个过程会消耗大量系统资源,对上层业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能,改为手动在业务低峰期触发。
HBase中可以触发compaction的因素有很多,最常见的因素有这么三种:Memstore Flush、后台线程周期性检查、手动触发。
1. Memstore Flush: 应该说compaction操作的源头就来自flush操作,memstore flush会产生HFile文件,文件越来越多就需要compact。因此在每次执行完Flush操作之后,都会对当前Store中的文件数进行判断,一旦文件数# > ,就会触发compaction。需要说明的是,compaction都是以Store为单位进行的,而在Flush触发条件下,整个Region的所有Store都会执行compact,所以会在短时间内执行多次compaction。
2. 后台线程周期性检查: 后台线程CompactionChecker定期触发检查是否需要执行compaction,检查周期为:hbase.server.thread.wakefrequency*hbase.server.compactchecker.interval.multiplier。和flush不同的是,该线程优先检查文件数#是否大于,一旦大于就会触发compaction。如果不满足,它会接着检查是否满足major compaction条件,简单来说,如果当前store中hfile的最早更新时间早于某个值mcTime,就会触发major compaction,HBase预想通过这种机制定期删除过期数据。上文mcTime是一个浮动值,浮动区间默认为[7-7*0.2,7+7*0.2],其中7为hbase.hregion.majorcompaction,0.2为hbase.hregion.majorcompaction.jitter,可见默认在7天左右就会执行一次major compaction。用户如果想禁用major compaction,只需要将参数hbase.hregion.majorcompaction设为0
3. 手动触发:一般来讲,手动触发compaction通常是为了执行major compaction,原因有三,其一是因为很多业务担心自动major compaction影响读写性能,因此会选择低峰期手动触发;其二也有可能是用户在执行完alter操作之后希望立刻生效,执行手动触发major compaction;其三是HBase管理员发现硬盘容量不够的情况下手动触发major compaction删除大量过期数据;无论哪种触发动机,一旦手动触发,HBase会不做很多自动化检查,直接执行合并。
其实Compaction还是HBase删除过期数据的唯一手段。
RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。
RegionServer后台有一组负责flush region的线程(MemStoreFlusher),每次从flushQueue中拿出一个flush region请求,会检查这个region是否有某个store包含的storefile个数超过配置
hbase.hstore.blockingStoreFiles,默认7,如果超过,说明storefile个数已经到了会影响读性能的地步,那么就看这个flush region请求是否已经有blockingWaitTime(hbase.hstore.blockingWaitTime,默认90s)没有执行了,如果是,这时候需要立即执行flush region,为了防止OOM。如果没有超过blockingWaitTime,那么先
看看region是否需要分裂,如果不需要,则向后台的CompactionSplitThread请求做一次
Compaction(从这里可以看出,split优先级比compaction高),然后重新将这个flush region加入
flushQueue,延后做flush.
HBase根据合并规模将Compaction分为了两类:MinorCompaction和MajorCompaction
Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile,在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。
Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile,这个过程还会清理三类无意义数据:被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外,一般情况下,Major Compaction时间会持续比较长,整个过程会消耗大量系统资源,对上层业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能,改为手动在业务低峰期触发。
HBase中可以触发compaction的因素有很多,最常见的因素有这么三种:Memstore Flush、后台线程周期性检查、手动触发。
1. Memstore Flush: 应该说compaction操作的源头就来自flush操作,memstore flush会产生HFile文件,文件越来越多就需要compact。因此在每次执行完Flush操作之后,都会对当前Store中的文件数进行判断,一旦文件数# > ,就会触发compaction。需要说明的是,compaction都是以Store为单位进行的,而在Flush触发条件下,整个Region的所有Store都会执行compact,所以会在短时间内执行多次compaction。
2. 后台线程周期性检查: 后台线程CompactionChecker定期触发检查是否需要执行compaction,检查周期为:hbase.server.thread.wakefrequency*hbase.server.compactchecker.interval.multiplier。和flush不同的是,该线程优先检查文件数#是否大于,一旦大于就会触发compaction。如果不满足,它会接着检查是否满足major compaction条件,简单来说,如果当前store中hfile的最早更新时间早于某个值mcTime,就会触发major compaction,HBase预想通过这种机制定期删除过期数据。上文mcTime是一个浮动值,浮动区间默认为[7-7*0.2,7+7*0.2],其中7为hbase.hregion.majorcompaction,0.2为hbase.hregion.majorcompaction.jitter,可见默认在7天左右就会执行一次major compaction。用户如果想禁用major compaction,只需要将参数hbase.hregion.majorcompaction设为0
3. 手动触发:一般来讲,手动触发compaction通常是为了执行major compaction,原因有三,其一是因为很多业务担心自动major compaction影响读写性能,因此会选择低峰期手动触发;其二也有可能是用户在执行完alter操作之后希望立刻生效,执行手动触发major compaction;其三是HBase管理员发现硬盘容量不够的情况下手动触发major compaction删除大量过期数据;无论哪种触发动机,一旦手动触发,HBase会不做很多自动化检查,直接执行合并。
其实Compaction还是HBase删除过期数据的唯一手段。
发表评论
文章已被作者锁定,不允许评论。
-
Hadoop namenode的fsimage与editlog详解
2017-05-19 10:04 1175Namenode主要维护两个文件,一个是fsimage,一个是 ... -
Hadoop HBase建表时预分区(region)的方法学习
2017-05-15 11:18 1188如果知道Hbase数据表的key的分布情况,就可以在建表的时候 ... -
Hadoop HBase行健(rowkey)设计原则学习
2017-05-15 10:34 1123Hbase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),colu ... -
Hadoop HBase中split原理学习
2017-05-12 13:38 2269在Hbase中split是一个很重 ... -
Hadoop HBase性能优化学习
2017-05-12 09:15 683一、调整参数 入门级的调优可以从调整参数开始。投入小,回报快 ... -
Hadoop 分布式文件系统学习
2017-05-10 15:34 497一. 分布式文件系统 分布式文件系统,在整个分布式系统体系中处 ... -
Hadoop MapReduce处理wordcount代码分析
2017-04-28 14:25 589package org.apache.hadoop.exa ... -
Hadoop YARN完全分布式配置学习
2017-04-26 10:27 570版本及配置简介 Java: J ... -
Hadoop YARN各个组件和流程的学习
2017-04-24 19:04 645一、基本组成结构 * 集 ... -
Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)详细解析
2017-04-24 18:30 1151带有 MapReduce 的 Apache Had ... -
Hive 注意事项与扩展特性
2017-04-06 19:31 7431. 使用HIVE注意点 字符集 Hadoop和Hive都 ... -
Hive 元数据和QL基本操作学习整理
2017-04-06 14:36 1015Hive元数据库 Hive将元数据存储在RDBMS 中,一般常 ... -
Hive 文件压缩存储格式(STORED AS)
2017-04-06 09:35 2298Hive文件存储格式包括以下几类: 1.TEXTFILE ... -
Hive SQL自带函数总结
2017-04-05 19:25 1138字符串长度函数:length ... -
Hive 连接查询操作(不支持IN查询)
2017-04-05 19:16 715CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT ... -
Hive优化学习(join ,group by,in)
2017-04-05 18:48 1812一、join优化 Join ... -
Hive 基础知识学习(语法)
2017-04-05 15:51 895一.Hive 简介 Hive是基于 Hadoop 分布式文件 ... -
Hive 架构与基本语法(OLAP)
2017-04-05 15:16 1240Hive 是什么 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础 ... -
Hadoop MapReduce操作Hbase范例学习(TableMapReduceUtil)
2017-03-24 15:37 1206Hbase里的数据量一般都 ... -
Hadoop MapReduce将HDFS文本数据导入HBase
2017-03-24 11:13 1218HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式: ...
相关推荐
通过深入学习HBase,你可以掌握如何在大数据环境中构建高性能的实时数据存储系统。记住,理论知识与实践相结合是掌握HBase的关键,通过实际操作和项目经验,你会对HBase有更深入的理解。提供的“hbase 培训”资料...
在实际应用中,开发人员通常会将Hadoop和HBase相关的库打包成JAR文件,方便在集群环境中部署和运行。这些JAR文件包含了所有必要的类和依赖,可以简化开发过程,提高开发效率。对于"含有hadoop+hbase jar包",意味着...
同时,HBase还支持Compaction操作,通过`org.apache.hadoop.hbase.regionserver.StoreFileCompactor`类合并多个StoreFile以减少I/O开销。 总之,通过对hbase-0.98.23源代码的深入学习,我们可以了解到HBase如何实现...
在HBase中,数据修改通常是追加操作,不支持原地更新,删除数据会留下 tombstone 标记,后续通过Compaction过程来真正删除。这使得HBase更适合处理高并发的写操作和实时查询,而Oracle等RDBMS则更强调事务一致性和...
总之,《大数据云计算技术系列:Hadoop之HBase从入门到精通》涵盖了从基础理论到实践应用的全面内容,是学习和掌握HBase的宝贵资源。通过深入学习,读者可以更好地应对大数据时代的挑战,利用HBase构建高效、可扩展...
学习这些工具,你需要理解它们的基本概念、架构和工作原理,以及如何在实际项目中进行配置和调优。例如,对于Hadoop,你需要了解HDFS的副本策略、NameNode和DataNode的角色,以及MapReduce的作业执行流程。在HBase中...
源码中的`org.apache.hadoop.hbase.regionserver.Store`和`org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore`类涉及到了Compaction的具体实现。 10. **HBase客户端API**:HBase提供Java、REST、Thrift等多种客户端API...
**HBase实验报告** 在本实验中,我们主要聚焦于HBase,这是一个基于谷歌Bigtable设计的开源...在后续的学习和实践中,应深入研究HBase的其他高级特性,如Region Split、Compaction等,以便更好地应用到实际项目中。
HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库,作为Hadoop生态系统的一部分,HBase可以对大规模数据进行存储和处理。然而,HBase的性能调优是非常重要的,否则可能会导致性能下降,影响应用程序的运行效率。在本文中,...
### HBase原理与设计 #### 一、HBase概述 HBase是一个开源的、高性能的分布式存储系统,基于Hadoop之上构建。它提供了一个高度可靠、面向列的存储方案,适用于处理大规模的数据集。HBase的设计特点包括: 1. **高...
HBase是Apache Hadoop生态系统的一部分,它运行在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,提供实时的数据访问和强大的读写性能。 ### 一、HBase概述 1. **NoSQL数据库**:HBase属于非关系型数据库(NoSQL),不遵循...
3. **HBase的Compaction**:Compaction是HBase中用于合并HFile的过程,目的是减少Region内的文件数量,提高读取效率。有两种类型的Compaction:Minor和Major,前者只合并同一Region的小文件,后者会合并所有文件,...
【大数据与云计算培训学习资料 Hadoop集群 细细品味Hadoop_第12期副刊_HBase性能优化_V1.0 共26页.pdf】 本文档主要关注Hadoop集群中的HBase性能优化,提供了从配置角度进行优化的建议。HBase是一个分布式列式存储...
使用HBase的Compaction和Split机制,保持Region的平衡;并考虑使用二级索引提高查询效率。 六、总结 通过SpringBoot搭建的HBase可视化系统,使得非技术人员也能便捷地管理和操作HBase,降低了使用门槛,提高了工作...
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式、版本化、基于列族的NoSQL数据库,它在大规模数据存储和实时查询方面表现出色。"hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz" 是针对Cloudera Distribution Including Apache Hadoop ...
HBase依赖于HDFS来持久化数据,Hadoop 2.x版本引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator),优化了资源管理,使得HBase可以在多任务并行运行的环境中高效地处理数据。 Hive 2.3.6是基于Hadoop的数据仓库工具,...
在这个“hbase相关的安装包”中,包含了两个关键组件:hadoop-common-2.2.0-bin-master和hbase-0.98.3-hadoop2。 1. **Hadoop Common**: Hadoop Common是Hadoop项目的基础模块,包含Hadoop运行所需的通用工具和...
HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式、版本化、列族式存储系统,设计用于处理大规模数据集。这个“hbase-2.4.17-bin”安装包提供了HBase的最新稳定版本2.4.17,适用于大数据处理和分析场景。下面将详细介绍...
书中详细阐述了Hbase的核心原理、生态环境以及在实际项目中的架构设计与性能优化策略,旨在帮助读者全面理解并掌握Hbase的运用。 Hbase作为Apache Hadoop生态系统的一部分,是一款开源的、非关系型的分布式数据库,...
在一篇名为《Hadoop and HBase Optimization for Read Intensive Search Applications》的文章中,作者提到了在配备SSD硬盘的服务器上将RegionServer的请求处理IO线程数设置为100的例子。这一设置是在特定的应用场景...