찾다
데이터 베이스MySQL 튜토리얼HBase解决Region Server Compact过程占用大量网络出口带宽的问题

HBase解决Region Server Compact过程占用大量网络出口带宽的问题 作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息 网址: 推荐:《HBase权威指南》 HBase 0.92版本之后,Region Server的Compact过程根据待合并的文件大小分为smal

HBase解决Region Server Compact过程占用大量网络出口带宽的问题

作者: 大圆那些事 | 文章可以转载,请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息

网址:

推荐:《HBase权威指南》

HBase 0.92版本之后,Region Server的Compact过程根据待合并的文件大小分为small compaction和large compaction两种,由此可能导致在集群写入量大的时候Compact占用过多的网络出口带宽。本文将详细描述集群使用过程中遇到这一问题的排查过程及其解决方法。

1. 发现问题

HBase集群(版本为0.94.0)运行过程中,发现5台Region Server的网络出口带宽经常维持在100MB/s以上,香港虚拟主机,接近到网卡的极限;同时Region Server的机器load负载也很高,高峰时候能够达到30~50。

2. 排查问题

1、集群实际运行过程中,观察到Region Server服务端的网卡,平均每台写入流量大概60MB/s(此时写入量已经很大了);读出流量90MB/s,有时甚至突破100MB/s(注:每台机器都是千兆网卡);

2、观察实际的写入数据量在每秒5w tps左右,单条记录平均大小为1KB,大概会占用50MB/s左右的网卡入口带宽请求量,和观察到的现象一致;

3、观察查询量在每秒6w qps左右,单条记录平均大小为1KB,大概会占用60MB/s左右的网卡出口带宽请求量,奇怪的是实际观察到有接近甚至超过100MB/s的网络出口带宽请求量,多出了40MB/s左右的网络出口带宽

4、经分析排查确定导致上述过程的原因,可能是HBase服务端由于写入量过大频繁触发compaction过程,而compaction是需要读HBase数据的,因此占据了相当部分的网络出口带宽;

5、结合对相关源码org/apache/hadoop/hbase/regionserver/CompactSplitThread.java的分析,决定对HBase集群配置做出变更(具体见下一小节),主要目的是减少compaction的发生;

6、接下来,观察到Region Server的网络利用率明显降低,一般进出口带宽能维持在70MB/s以下。

3. 解决问题

HBase 0.92版本之后增加了关于compact的配置选项,compact分为small compaction和large compaction两个线程池执行(默认都是各有1个线程,虚拟主机,具体源代码见:org/apache/hadoop/hbase/regionserver/CompactSplitThread.java),由于compact过程需要从HBase集群读取数据,因此实际运行中导致了compact占用大量网络出口流量,解决方案为选择性地关闭small compaction或large compaction。有以下两种变更方式均可解决:

1)方案一

(1) 修改hbase.regionserver.thread.compaction.throttle为一个很大的值(如50GB),香港虚拟主机,强制让所有compact都变为small compaction,减少compact的压力;

(2) 将small compaction和large compaction线程数均设置为1,减少compact的压力(可不配置,系统默认也会将其初始化为1)。

操作步骤:

准备hbase-site.xml文件,添加或修改如下选项:

hbase.regionserver.thread.compaction.throttle53687091200hbase.regionserver.thread.compaction.small1hbase.regionserver.thread.compaction.large1

重启集群使配置生效。

2)方案二

将small compaction线程数均设置为0,从而关闭small compaction,只剩下large compaction,也可减少compact的压力。

操作步骤:

准备hbase-site.xml文件,添加或修改如下选项:

hbase.regionserver.thread.compaction.small0

重启集群使配置生效。

posted on

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
MySQL의 라이센스는 다른 데이터베이스 시스템과 어떻게 비교됩니까?MySQL의 라이센스는 다른 데이터베이스 시스템과 어떻게 비교됩니까?Apr 25, 2025 am 12:26 AM

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM을 통해 언제 innodb를 선택 하시겠습니까?MyISAM을 통해 언제 innodb를 선택 하시겠습니까?Apr 25, 2025 am 12:22 AM

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 목적을 설명하십시오.MySQL에서 외국 키의 목적을 설명하십시오.Apr 25, 2025 am 12:17 AM

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL의 다른 유형의 인덱스는 무엇입니까?MySQL의 다른 유형의 인덱스는 무엇입니까?Apr 25, 2025 am 12:12 AM

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

MySQL에서 인덱스를 어떻게 생성합니까?MySQL에서 인덱스를 어떻게 생성합니까?Apr 25, 2025 am 12:06 AM

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL은 sqlite와 어떻게 다릅니 까?MySQL은 sqlite와 어떻게 다릅니 까?Apr 24, 2025 am 12:12 AM

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 색인이란 무엇이며 성능을 어떻게 향상 시키는가?MySQL의 색인이란 무엇이며 성능을 어떻게 향상 시키는가?Apr 24, 2025 am 12:09 AM

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 방법을 설명하십시오.MySQL에서 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 방법을 설명하십시오.Apr 24, 2025 am 12:09 AM

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

PhpStorm 맥 버전

PhpStorm 맥 버전

최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

WebStorm Mac 버전

WebStorm Mac 버전

유용한 JavaScript 개발 도구

SecList

SecList

SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

에디트플러스 중국어 크랙 버전

에디트플러스 중국어 크랙 버전

작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음