作者：大叔据 来自：大叔据 这是个相对开放的问题，问题没有那么得细，面对这种问题千万不要乱了阵脚，其实这种问题答得好是很加分的，可以从几个不同的方向来回答，这样显得有条理，而且可以向面试官展现你的多维度思考和总结的能力。 两个角度，一个从使用者的角度，一个从维护者的角度
作者：godj链接：https://www.zhihu.com/question/328622742/answer/713388283 RocksDB Features that are not in LevelDB Performance Multithread compaction Multithread memtable inserts Reduced DB mutex holding Optimized level-based compaction style and universal co
LevelDB 学习笔记3：合并策略 LSM 树常见的合并策略有两种： Leveled Compaction 和 Size-tiered Leveled Compaction LevelDB 和 Rocksdb 选择的合并策略叫 Leveled Compaction 每个 level 是有序的 sstable 内有序，多个 sstable 的 key 不重叠 每层有大小阈值 触发阈值后，选择至
为什么要进行StoreFile Compaction 由于MemStore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不用版本和不同类型有可能分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据。 StoreFile Compaction Minor Compaction 会把
目录Hash Index + logSSTable的特点处理读写请求与保证crash-safecompact和merge的策略 本文是第三章SSTable and LSM-Trees部分的读书笔记。 这部分包括的内容为 介绍如何用Hash Index与log组成key-value数据库，为了引入以SSTable作为log的实现 SSTable的特点 如何处理读写请求，如
HBase 读数据流程和存储数据流程 从zookeeper找到meta表的region的位置，然后读取meta表中的数据。而meta中有存储了用户表的region信息 根据namespace、表名和rowkey根据meta表中的数据找到对应的region信息 找到对应的regionserver，查找对应的region 从MemStore找数据，再去Blo
[Unit] Description=Etcd Server After=network.target After=network-online.target Wants=network-online.target Documentation=http://github.com/coreos [Service] Type=notify WorkingDirectory={{ ETCD_DIR }} ExecStart={{ ETCD_DIR }}/bin/etcd \ --name={{ name
1 HBase 表结构设计调优 1.1 Row Key 设计 HBase 中 row key 用来检索表中的记录，支持以下三种方式： 通过单个 row key 访问：即按照某个 row key 键值进行 get 操作； 通过 row key 的 range 进行 scan：即通过设置 startRowKey 和 endRowKey，在这个范围内进行扫描； 全表扫描：即直接扫
问题描述：导入频率太快，compaction没能及时合并导致版本数过多，默认版本数1000 解决方案： 1.增大单次导入数据量，降低频率2.调整compaction策略，加快合并（调整完需要观察内存和io）be.confcumulative_compaction_num_threads_per_disk = 4base_compaction_num_threads_per_disk = 2cumulati
1、Log-Structured 结构 在计算机存储数据结构的发展中，Log-Structured 结构的诞生为许多文件系统或者是数据库打下了坚实的基础。 比如说，Google 的三驾马车之一，Bigtable 文件系统的底层存储数据结构采用的就是 Log-Structured 结构，还有大家所熟知的 MongoDB 和 HBase 这类的
目录 1.StoreFile Compaction 1.StoreFile Compaction 由于memstore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不同版本（timestamp）和不同类型（Put/Delete）有可能会分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进
参考自： https://segmentfault.com/a/1190000019959411 尚硅谷HBase视频 HBase权威指南 HBase大神博客 文章目录 HBase架构1.数据模型2.架构 HBase的读写操作HBase读操作Scanner体系 HBase写操作WAL机制 HBase Region FlushStoreFile CompactionCompaction作用 | 副作用Com
1. Hbase读写优化 写： 批量写、异步批量提交、多线程并发写、使用BulkLoad写入、表优化（压缩算法、预分区、合理的rowkey设计、合理关闭WAL或异步WAL） SKIP_WAL：只写缓存，不写HLog日志。这种方式因为只写内存，因此可以极大的提升写入性能，但是数据有丢失的风险。在实际应用过程中并不
在上一篇文章《Kafka日志清理之Log Deletion》中介绍了日志清理的方式之一——日志删除，本文承接上篇，主要来介绍Log Compaction。Kafka中的Log Compaction是指在默认的日志删除（Log Deletion）规则之外提供的一种清理过时数据的方式。如下图所示，Log Compaction对于有相同key的的不同val
1.概述客户端读写数据是先从HBase Clienr获取RegionServer的元数据信息，比如Region地址信息。在执行数据写操作时，HBase会先写MetaStore,为什么会写到MetaStore。本篇文章将为读者剖析HBase MetaStore和Compaction的详细内容。2.内容HBase的内部通信和数据交互是通过RPC来实现，关于
Compaction的主要目的： 1.将多个HFile 合并为较大HFile，从而提高查询性能 2.减少HFile 数量，减少小文件对HDFS 影响 3.提高Region初始化速度。hbase.hstore.compaction.min当某个列族下的HFile 文件数量超过这个值，则会触发 minor compaction操作 默认是3，比较小，建议设置10-15 这个值影
参数名 说明 state.backend.rocksdb.block.blocksize block 的大小，默认值为4KB。在生产环境中总是会适当调大一些，一般32KB比较合适，对于机械硬盘可以再增大到128~256KB，充分利用其顺序读取能力。但是需要注意，如果 block 大小增大而 block cache 大小不变，那么缓存的
文章目录 现象分析优化总结 关于compaction的详细逻辑介绍可以参考： 1. SST文件详细格式源码解析 2. Compaction 完整实现过程 概览 本文仅关注于讨论标题中提到的优化，不会对compaction细节有过多描述。 ps: 涉及到的源代码都是基于rocksdb 6.4.6版本 现象 最近观察一
目录 1. Compaction实现 1.1 Compaction基本工作原理 1.1.1Compaction触发条件 1.1.2待合并HFile集合选择策略 2. 负载均衡实现 3. Region合并 4. Region的分裂 4.1 Region分裂触发条件 4.2 Region分裂准备工作 ---- 寻找分裂点 5. 负载均衡 5.1 负载均衡策略 1. Compaction实现
先给结论吧：HBase利用compaction机制，通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞，来换取整体上的读取延迟的平稳。 1.为什么要compaction 在上一篇 HBase读写 中我们提到了，HBase在读取过程中，会创建多个scanner去抓去数据。 其中，会创建多个storefilescanner去load HFile中的指定data block
钉钉作为国内领先的企业IM工具，在中国有超过亿级别的用户。随着新型冠状病毒肺炎疫情的爆发，大量的企业员工选择了soho模式，企业办公协同工具的需求瞬间爆发。 钉钉作为中国企业办公IM的首选应用，不仅具有项目群、视频通话、视频会议、日报、打卡、远程投屏等基础能力，还具备深度、灵活
PressureAwareCompactionThroughputController里面的tuneChore定期获取server.getCompactionPressure() 用来做流量的计算 获取本server上所有region的所有store，store.getCompactionPressure最大的一个 store.getCompactionPressure如何计算 public double getCompactio
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
1、表的设计 Pre-creating Regions（预分区） 默认情况下，在创建Hbase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的Hbase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写
一、作用 LevelDB如何能够知道每一层有哪些SST文件；如何快速的定位某条数据所在的SST文件；重启后又是如何恢复到之前的状态的，等等这些关键的问题都需要依赖元信息管理模块。对其维护的信息及所起的作用简要概括如下： 记录Compaction相关信息，使得Compaction过程能在需要的时候被触发；
