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Hbase compaction 源码分析一:compaction 概况分析

一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。 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。 chore方法中needsCompaction判断的是minor compact是否需要执行。 因此,通过设置hbase.hregion.majorcompaction = 0可以关闭CompactionChecke触发的major compaction,但是无法关闭用户调用级别的majorcompact

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LevelDB:Compaction

= NULL : 来到这里说明 MemTable 的空间不够了,且 Immutable MemTable 还存在(没被 compaction 或 正在被 compaction),需要等到compaction class Compaction 封装了本次要进行 compaction 的信息。( class Compaction 的相关代码 )。人工触发的 compaction 走另一个分支,暂不讨论。 一般的 compaction 分下面几步: 1)调用 DoCompactionWork, 执行 compaction。 因为有可能 level_n 的这次 compaction 导致 level_n+1 的 size 太大,需要进行 compactionCompaction 是单线程异步完成的,所以,LevelDB 的写入速度在一定程度上受限于 compaction 的速度。

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    Hbase compaction 源码分析二:详细 compaction 过程

    doCompaction方法是真正实现方法,在为了完成compact一共分为以下步骤: 1.选择需要Compaction的问题(只有Minor compaction) 2.执行前置listener 3. /cenyuhai/p/3746473.html:,本文档将着重分析在region中以store为单位进行compaction: 在保证当前store并没有在compaction后: 1.首先对region 的lock锁加上读锁; 2.创建一个status用于监控和跟踪compaction的过程 3.调用doRegionCompactionPrep()方法进行compaction的准备,当前实现为空 4.调用对应 ,查看类图)的compaction方法,并返回compaction后的新hfile文件 3.根据hbase.hstore.compaction.complete判断是否做一些compaction的complete /2016/07/25/hbase-compaction-2/

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    page compaction原理

    为了解决内存碎片问题,linux内核引入了page compaction技术,俗称页块整理。 page compaction的步骤: 代码中运行两个独立分扫描队列,第一个扫描队列从zone的底部从下往上扫描,一边扫描一边讲可以移动(Moveable)的页放入到此链表中,可以将此链表称为迁移扫描器 当迁移扫描器和空闲扫描器相遇之后,就意味着page compaction结束了。剩下的工作就是将迁移扫描器的page copy到空闲扫描器,然后接触迁移扫描器的页面对应关系。 x > /proc/sys/vm/compact_memory来启动page compaction的动作,启动后内核线程kcompactd*就会启动来进行页面整理的 此时当我在ubuntu上执行echo 1 > /proc/sys/vm/compaction_memory的时候,ubuntu就会启动kcompactd0内核线程来执行页面整理的。

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    深入理解 HBase Compaction 机制

    Compaction 作用 其实Compaction操作属于资源密集型操作特别是IO密集型,这点后面也会提及到,Compaction本质上其实就是牺牲了部分IO,以换取相对稳定的读取性能。 Compaction 分类 HBase Compaction分为两种:Minor Compaction 与 Major Compaction,通常我们简称为小合并、大合并。下面是一个简单示意图 ? HBase每次flush之后,都会判断是否要进行compaction,一旦满足minor compaction或major compaction的条件便会触发执行。 compaction,后者处理小规模compaction,线程池大小都默认为 1 即只分别提供了一个线程用于相应的compactionCompaction操作分为minor compaction与major compaction,其中major compaction消耗资源较大、对读写请求有一定影响,因此一般是禁用自动周期性执行而选择业务低峰期时手动执行

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    LevelDB 完全解析(11):Compaction

    Compaction 的作用 因为 LevelDB 的增删改都是通过追加写来实现的,所以需要通过后台线程的 compaction 来: 清理过期(旧版本或者已删除)的数据。 维护数据的有序性。 Major Compaction 每次 compaction 结束,更新 manifest 之后,都会调用 VersionSet::Finalize 计算下一次要进行 major compaction 每次 major compaction 开始时,调用 VersionSet::PickCompaction 计算需要进行 compaction 的 SSTable。 Compaction 的问题 Compaction 会对 LevelDB 的性能和稳定性带来一定影响: 消耗 CPU:对 SSTable 进行解析、解压、压缩。 这种做法带来一个问题:compaction 的速度应该控制在多少?Compaction 的速度如果太快,会影响系统性能;Compaction 的速度如果太慢,会阻塞写请求。

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    Influxdb中的Compaction操作

    Influxdb中的Compaction操作 Compaction概述 Influxdb的存储引擎使用了TSM文件结构,这其实也是在LSM-Tree基础针对时序特点作了改进,因此其与LSM-Tree类似 WAL和SSTable; 既然是类似LSM-Tree,也需要Compation, 将内存MemTable的数据持久化到磁盘,将磁盘上的若干文件merge,以便减少文件个数,优化读效率; Influxdb的Compaction 通常来说需要两步: 生成一个compaction计划,简单来说就是生成一组可以并行compaction的文件列表; 针对一组tsm文件来作compation; Compaction计划的生成 CompactionPlanner []CompactionGroup) FullyCompacted() bool // ForceFull causes the planner to return a full compaction 概述 我们先来简单讲一下这个compaction的过程,这类似于归并合并操作,每个tsm文件中的keys在其索引中都是从小到小排序的,compaction时就是将多个文件中的相同key的block合并在一起

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    HBase原理 | HBase Split与Compaction

    文章目录 组件模块说明 StoreFile Compaction Region Split 组件模块说明 HBase:以下内容为V1.3版本 StoreFile:每一个region由一个或多个store 为了减少 HFile 的个数,以及清理掉过期和删除的数据,会进行 StoreFile CompactionCompaction 分为两种,分别是 Minor Compaction 和 Major Compaction。 Minor Compaction会将临近的若干个较小的 HFile 合并成一个较大的 HFile,但不会清理过期和删除的数据。 Major Compaction 会将一个 Store 下的所有的 HFile 合并成一个大 HFile,并且会清理掉过期和删除的数据。

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    Hudi 压缩(Compaction)实现分析

    介绍 压缩( compaction)用于在 MergeOnRead存储类型时将基于行的log日志文件转化为parquet列式数据文件,用于加快记录的查找。 compaction操作。 时不允许还有处于 inflight状态的非 compaction类型的 instant),以及对于 commit、 deltacommit、 compaction类型的 instant的时间一定要小于当前压缩的时间 ( compaction时必须保证所有 completed、 inflight、 requested的 compaction的时间必须小于当前压缩时间)。 状态的 instant,则需要回滚(以这次 compaction为准),然后再调用 runCompaction方法执行 compaction,其核心代码如下 private JavaRDD<WriteStatus

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    page compaction代码分析之一

    重要的数据结构 /* * Determines how hard direct compaction should try to succeed. */ enum compact_result { /* For more detailed tracepoint output - internal to compaction */ 如果申请太小,则page compaction就会太频繁,系统负载就会增加 判断一个zone是否合适做page compaction enum compact_result compaction_suitable 之间,则此zone不适合做page compaction 最终返回的结果是跳过此zone=COMPACT_SKIPPED static enum compact_result __compaction_suitable 在结构体zone中就定义了推迟整理的几个字段 struct zone { #ifdef CONFIG_COMPACTION /* * On compaction failure, 1<

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    面试必考点:HBase Compaction机制

    Compaction诱发因子 在什么情况下会发生Compaction呢? 这里r的含义是compaction比例,它有如下四个参数控制: 配置项 默认值 含义 hbase.hstore.compaction.ratio 1.2F hbase.hstore.compaction.ratio.offpeak Figure 1 Minor Compaction File Selection Algorithm 这样做使得Compaction尽可能工作在最近刷入hdfs的小文件的合并,从而使得提高Compaction hbase.hstore.compaction.max:设置执行Compaction(包括Major &Minor)的待合并文件的最大个数。 Compaction对于读写操作的影响 Compaction与Flush不同之处在于:Flush是针对一个Region整体执行操作,而Compaction操作是针对Region上的一个Store而言,因此

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    memory compaction原理、实现与分析

    一 memory compaction简介 随着系统的运行,经过不同用户的分配请求后,页框会变得十分分散,导致此段页框被这些正在使用的零散页框分为一小段一小段非连续页框,这使得在需要分配内存时很难找到物理上连续的页框 在一个已经运行了一段时间的系统上会产生大量的不连续的page, 要想找到符合这些高阶(high-order)条件的内存空间非常具有挑战性,memory compaction的作用就是解决high-order 二 memory compaction原理 内存碎片整理以pageblock为单位。 err = migrate_pages(&cc->migratepages, compaction_alloc, compaction_free, (unsigned 四 memory compaction总结 分析过reclaim内存回收代码就会发现,在内存回收当中同样会wakeup_kcompactd触发compaction碎片整理机制,在kswpad异步内存回收当中存在同样的操作

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    Apache Hudi 异步Compaction部署方式汇总

    本篇文章对执行异步Compaction的不同部署模型全面汇总。 1. Compaction 对于Merge-On-Read表,数据使用列式Parquet文件和行式Avro文件存储,更新被记录到增量文件,然后进行同步/异步compaction生成新版本的列式文件。 异步Compaction 异步Compaction会进行如下两个步骤 调度Compaction:由摄取作业完成,在这一步,Hudi扫描分区并选出待进行compaction的FileSlice,最后CompactionPlan 执行Compaction:一个单独的进程/线程将读取CompactionPlan并对FileSlice执行Compaction操作。 3. 总结 Hudi提供了不同的Compaction方式,可根据不同应用场景部署不同Compaction方式。

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    数据库中的LSM与Compaction

    (从某种意义上说,这应该也可以说是compaction吧) 冷热数据也比较难区分。 Compaction的大致流程 ---- Compaction的大致流程其实主要包含两个: 一个是怎么将内存的数据刷到Level 0上,这个流程叫:Minor Compaction 另一个是怎么将数据从 Level i平衡到Level i+1,这个流程叫:Major Compaction Minor Compaction 这个流程其实是很简单的,如下图: 其实就是直接将内存数据刷到Level 0的一个文件上 Major Compaction 从Level i到Level i+1的流程示意图: 如上图,假如我们发现Level 0这个层级的15-80这个文件太大了,触发了Compaction,它的key的范围是 附录 ---- Compaction:https://leveldb-handbook.readthedocs.io/zh/latest/compaction.html Leveled Compaction

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    MLSQL 内置Delta数据湖以及Compaction功能介绍

    不过当时只是尝鲜性质,主要原因是因为我一直觉得delta缺了Compaction功能。很多公司其实都有小文件的困扰,而Delta这个问题会更严重。 不过MLSQL现在也自己实现了一个Compaction的功能,并且对delta做了一定的集成和增强。 image.png Compaction前置条件 Compaction 实现参看这里Github。只有一个文件,用户兼容0.1.0版本,用户可以直接拷贝的自己项目里。 使用Compaction的前提有如下几个: delta表至少发生了一次checkpoint.默认是有十次提交就会产生一个新的checkpoint. image.png 一个Compaction也是一次提交: ? image.png 我们删除了16个文件,生成了两个新文件。另外在compaction的时候,并不影响读和写。所以是非常有用的。

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    Hbase Region Split compaction 过程分析以及调优

    控制,默认是 10 秒,而是否决定 compaction 操作则需要根据 compaction 的策略而定,hbase 的 compaction 策略即是挑选需要合并的 hfile,挑选的原则是文件数不能太多 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 选择合适 HFile 合并 选择合适的文件进行合并是整个 compaction 的核心,因为合并文件的大小以及其当前承载的 IO 数直接决定了 compaction 的效果。 请求,其中前者用来处理大规模 compaction,后者处理小规模 compaction。 如果 RS 在步骤 2 之前发生异常,本次 compaction 会被认为失败,如果继续进行同样的 compaction,上次异常对接下来的 compaction 不会有任何影响,也不会对读写有任何影响

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    HBase原理 | HBase Compaction介绍与参数调优

    因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。 1.两种合并 HBase中Compaction分为两种。 参数调优 1).hbase.hstore.compaction.min 默认值 3,一个列族下的HFile数量超过该值就会触发Minor Compaction,这个参数默认值小了,一般情况下建议调大到5 (旧版本中该参数是hbase.hstore.compactionthreshold) 2).hbase.hstore.compaction.max 默认值 10,一次Minor Compaction最多合并的 ,用来分开处理Compaction操作,这个参数就是控制一个Compaction应该交由哪一个线程池处理,默认值2 * hbase.hstore.compaction.max * hbase.hregion.memstore.flush.size 因为通常Major Compaction持续时间长、资源消耗大,建议关闭HBase Major Compaction,参数设为0,并在业务低峰期手动执行。 wxlogo2.png

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    hbase源码系列(十四)Compact和Split

    先上一张图讲一下Compaction和Split的关系,这样会比较直观一些。 Compaction主要起到如下几个作用: 1)合并文件 2)清除删除、过期、多余版本的数据 3)提高读写数据的效率 Minor & Major Compaction的区别 1)Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括 //major compaction major compact '表名或region名' //minor compaction compact '表名或region名' 下面我们开始看入口吧,入口在 CompactionContext compaction = null; if (selectNow) { compaction = selectCompaction(r, s, priority 我们接着看CompactionContext的创建过程吧,这里还需要分是用户创建的Compaction和系统创建的Compaction

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    图数据库 Nebula Graph TTL 特性

    在 TTL 中,过期数据会在下次 compaction 时被删除,在下次 compaction 之前,query 会过滤掉过期的点和边。 RocksDB compaction 逻辑 我们采用的 RocksDB 的 compaction 策略为 Level compaction。 Level 0 与 Level 1 的 compaction 如下: [484zy6y9ec.png] Level 0 与 Level 1 的 compaction 其他 Level 的 compaction 从 Level 1 层至少选择一个文件 compaction 到 Level 2 的 key 重叠的文件中。compaction 后可能会触发下一个 Level 的 compaction,以此类推。 TTL compaction 原理 除了上述默认的compaction操作外(sst文件合并),RocksDB 还提供了CompactionFilter 功能,可以让用户自定义个性化的compaction

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    HBase 写吞吐场景资源消耗量化分析及优化

    → CT (默认是 3, 一般情况下,决定了归并系数,即每次 9. compaction 参与的文件数目,在不存在 compaction 积压的情况下, 实际运行时也是在 3 左右) 数据生命周期 → Compaction 比较复杂,在有预分区不考虑 Split 的情况下分为两类: Major Compaction Minor Compaction 两者是独立的,下面将分别针对两种 Compaction 4.3.3.1 Major Compaction Major Compaction 的定义是由全部 HFile 参与的 Compaction, 一般在发生在 Split 后发生,或者到达系统的 MajorCompaction 所以,在 Compaction 没有积压的情况下,每次 compaction 选中的文件数目会等于 hbase.hstore.compaction.min 并且文件 size 应该相同量级, 对稳定的表 不敏感的业务,可以设置 hbase.hstore.compaction.max.size 为 4g,尽可能减少过大的文件做 Compaction,因为大文件做 compaction 的 ROI 实在太低

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