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hbase 各个概念,region,storefile

时间:2014-09-21 00:25:29      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META.
.META.:记录了用户表的Region信息,它可以有多高region(这的意思是说.META.表可以分 裂成多个region,和用户表一样)
-ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region(也就是说它不可分割)
Zookeeper中记录了-Root-表的location

region大小:

更大的Region可以使你集群上的Region的总数量较少。 一般来言,更少的Region可以使你的集群运行更加流畅。(你可以自己随时手工将大Region切割,这样单个热点Region就会被分布在集群的更多节点上)。默认情况下单个Region是256MB.你可以设置为1G。有些人使用更大的,4G甚至更多。可以调整hbase-site.xml中的hbase.hregion.max.filesize属性.

 

storefile:

 

hbase.hregion.max.filesize

默认值:256M

说明:在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间,单个Region超过该值时,这个Region会被自动split成更小的region。

调优:

小region对split和compaction友好,因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快,内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。

特别是数量较多的小region不停地split, compaction,会导致集群响应时间波动很大,region数量太多不仅给管理上带来麻烦,甚至会引发一些Hbase的bug。

一般512以下的都算小region。

大region,则不太适合经常split和compaction,因为做一次compact和split会产生较长时间的停顿,对应用的读写性能冲击非常大。此外,大region意味着较大的storefile,compaction时对内存也是一个挑战。

当然,大region也有其用武之地。如果你的应用场景中,某个时间点的访问量较低,那么在此时做compact和split,既能顺利完成split和compaction,又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。

既然split和compaction如此影响性能,有没有办法去掉?

compaction是无法避免的,split倒是可以从自动调整为手动。

只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值,比如100G,就可以间接禁用自动split(RegionServer不会对未到达100G的region做split)。

再配合RegionSplitter这个工具,在需要split时,手动split。

手动split在灵活性和稳定性上比起自动split要高很多,相反,管理成本增加不多,比较推荐online实时系统使用。

内存方面,小region在设置memstore的大小值上比较灵活,大region则过大过小都不行,过大会导致flush时app的IO wait增高,过小则因store file过多影响读性能。

hbase 各个概念,region,storefile

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zlingh/p/3983948.html

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