熟悉HBase的同学应该知道,HBase是基于一种LSM-Tree(Log-Structured Merge Tree)存储模型设计的,写入路径上是先写入WAL(Write-Ahead-Log)即预写日志,再写入memstore缓存,满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘,生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入,磁盘HFile文件就会越来越多,文件太多会影响HBase查询性能,主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能,HBase会合并小的HFile以减少文件数量,这种合并HFile的操作称为Compaction,这也是为什么要进行Compaction的原因。
HBase 是目前主流的 NoSQL 数据库,是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式 KV 存储系统,本文讲解 HBase 两个核心机制——刷写(Flush)与合并(Compaction),重点介绍其原理及参数配置建议。
我们知道,数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore,然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件,随着时间推移生成的HFile会越来越多,将会影响HBase查询性能,同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多,官方文档介绍的也比较详细,本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
Hbase1.X版本中PREFIX_TREE作为BlockEncoding存在bug,会造成RegionServer节点compaction queue持续升高,甚至影响flush,最终阻塞写入。本文记录了整个RegionServer异常的故障定位过程。
Compaction是buffer->flush->merge的Log-Structured Merge-Tree模型的关键操作,主要起到如下几个作用:
在前面的文章里,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。
本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢!
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,可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求。
前面我们讲过HBase的拆分,其实他们俩是一对的,拆分-合并!本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习,小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。
•step1:数据写入的时候,只写入内存 •step2:将数据在内存构建有序,当数据量大的时候,将有序的数据写入磁盘,变成一个有序的数据文件 •step3:基于所有有序的小文件进行合并,合并为一个整体有序的大文件
一般安装好的HBase集群,默认配置是给Master和RegionServer 1G的内存,而Memstore默认占0.4,也就是400MB。显然RegionServer给的1G真的太少了。
StoreFile:每一个region由一个或多个store组成,至少是一个store,hbase为每个列族建一个store,如果有几个列族,也就有几个Store。
物理上来说,HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是:Region server,HBase HMaster,ZooKeeper。
就职于网易杭州研究院后台技术中心数据库技术组,从事HBase开发、运维,对HBase相关技术有浓厚的兴趣。
使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。
云栖君导读: 使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。 背景 上周五,某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+
在 HBase 中,row key 可以是任意字符串,最大长度 64KB,实际应用中一般为 10~100bytes,存为 byte[]字节数组,一般设计成定长的。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库,分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
相信长时间运维HBase集群的童鞋肯定都会对RIT(Region-In-Transition,很多参考资料误解为Region-In-Transaction,需要注意)有一种咬牙切齿的痛恨感,一旦Region处于长时间的RIT就会有些不知所措,至少以前的我就是这样过来的。正所谓“恐惧来源于未知”,不知所措意味着我们对RIT知之甚少,然而“凡事都有因果,万事皆有源头”,处于RIT状态的Region只是肉眼看到的一个结果,为什么会处于RIT状态才是问题探索的根本,也是解决问题的关键。本文就基于hbase 0.98.9版本对RIT的工作机制以及实现原理进行普及性的介绍,同时在此基础上通过真实案例讲解如何正确合理地处理处于RIT状态的Region。一方面希望大家能够更好的了解RIT机制,另一方面希望通过本文的学习之后可以不再’惧怕’RIT,正确认识处于RIT状态的Region。
几年前在读Google的BigTable论文的时候,当时并没有理解论文里面表达的思想,因而囫囵吞枣,并没有注意到SSTable的概念。再后来开始关注HBase的设计和源码后,开始对BigTable传递的思想慢慢的清晰起来,但是因为事情太多,没有安排出时间重读BigTable的论文。在项目里,我因为自己在学HBase,开始主推HBase,而另一个同事则因为对Cassandra比较感冒,因而他主要关注Cassandra的设计,不过我们两个人偶尔都会讨论一下技术、设计的各种观点和心得,然后他偶然的说了一句:Cassandra和HBase都采用SSTable格式存储,然后我本能的问了一句:什么是SSTable?他并没有回答,可能也不是那么几句能说清楚的,或者他自己也没有尝试的去问过自己这个问题。然而这个问题本身却一直困扰着我,因而趁着现在有一些时间深入学习HBase和Cassandra相关设计的时候先把这个问题弄清楚了。
flush_compact.xml <property> <name>hbase.hstore.compaction
在此过程中,我们经常会遇到写入阻塞问题,表现为数据无法写入,本文我们就来分析可能会引发写入阻塞的几种情况,以及如何尽量避免阻塞问题。
Hbase理论知识点概要 问题01:Hbase的功能与应用场景? 功能:Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用:Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02:Hbase有什么特点? 分布式的,可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存,可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS,可以实现大数据 按列存储,基于列实现数据存储,灵活性更高 问题03:Hbase设计思想是什么? 设计思想
在大数据储存任务当中,针对于具备“5V”特征的大规模数据集,数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库(NOSQL),而NOSQL数据库当中,Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Hbase存储原理。
HBase架构组件 从物理结构上讲,HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时,客户端直接和Region Servers通信。Region的分配,DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分,维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S
client api ==> RPC ==> server IPC ==> RPC queue ==> RPC handler ==> write WAL ==> write memstore ==> flush to filesystem
本期有 HBase入门教程、Spark On HBASE、HBase二级索引、SQL 与 NoSQL、高并发&高可用、MySQL索引、Redis。 希望大家会喜欢!
使用hbase的目的是为了海量数据的随机读写,但是在实际使用中却发现针对随机读的优化和gc是一个很大的问题,而且hbase的数据是存储在Hdfs,而Hdfs是面向流失数据访问进行设计的,就难免带来效率的下降。下面介绍一下Facebook Message系统在HBase online storage场景下的一个案例(《Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook》, SIGMOD 2011),最近他们在存储领域顶级会议FAST2014上发表了一篇论文《Analysis of
HBase优化能够让我们对调优有一定的理解,当然企业并不是所有的优化全都用,优化还要根据业务具体实施。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
来源:blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇:LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘,这时候会在磁盘形成一个个的小的文件,如果每次都去做新文件和旧文件的合并,这显然是没必要,并且低效的。
最近在网上看到一篇很好的讲 HBase 架构的文章(原文:https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/),简洁明了,图文并茂,所以这里将其翻译成中文分享。图片引用的是原文中的,技术性术语会尽量使用英文,在比较重要的段落后面都会加上我个人理解的点评。
为了能够让namespace支持使用配置属性,如:namespace下表个数(hbase.namespace.quota.maxtables)或者region个数(hbase.namespace.quota.maxregions) 需要设置hbase.quota.enabled为true或者设置 <property> <name>hbase.coprocessor.region.classes</name> <value>org.apache.hadoop.hbase.namespace.Namespace
1.垃圾回收器调优 当我们往hbase写入数据,它首先写入memstore当中,当menstore的值大于hbase.hregion.memstore.flush.size参数中设置的值后,就会写入硬盘。 在hbase-env.sh文件中,我们可以设置HBASE_OPTS或者HBASE_REGIONSERVER_OPTS,后者只影响region server进程。 export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xmx8g -Xms8g -Xmn128m -XX:+UseParNe
hbase是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
HBase, Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列存储、可伸缩、 实时读写的分布式开源 NoSQL 数据库。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
本文集合了小编在日常学习和生产实践中遇到的使用Hbase中的各种问题和优化方法,分别从表设计、rowkey设计、内存、读写、配置等各个领域对Hbase常用的调优方式进行了总结,希望能对读者有帮助。本文参考结合自己实际优化经验,参考了大量官网和各个前辈的经验,调优后生产环境中的Hbase集群支撑了约50万/s的读和25万/s的写流量洪峰。感谢各位的经验和付出。
整个写入流程从客户端调用API开始,数据会通过protobuf编码成一个请求,通过scoket实现的IPC模块被送达server的RPC队列中。最后由负责处理RPC的handler取出请求完成写入操作。写入会先写WAL文件,然后再写一份到内存中,也就是memstore模块,当满足条件时,memstore才会被flush到底层文件系统,形成HFile。
内容来源:2018 年 09 月 15 日,平安科技数据平台部大数据高级工程师邓杰在“中国HBase技术社区第五届MeetUp ——HBase应用与发展”进行《HBase应用与实践》的演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成,Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1,随着数据增长一个分区在达到一定大小时会自动Split,一分为二。
Compaction把多个MemStore flush出来的StoreFile合并成一个文件,而Split则是把过大的文件Split成两个。
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