HBase的3个重要机制
本篇博客,小菌为大家带来的是关于HBase的3个重要机制。
1.flush 机制
1.(hbase.regionserver.global.memstore.size) 默认;堆大小的40%
regionServer的全局memstore的大小,超过该大小会触发flush到磁盘的操作,默认是堆大小的40%,而且regionserver级别的flush会阻塞客户端读写
2.(hbase.hregion.memstore.flush.size) 默认:128M
单个region里memstore的缓存大小,超过那么整个HRegion就会flush。
3.(hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval) 默认:1h
内存中的文件在自动刷新之前能够存活的最长时间
4.hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit 默认:堆大小 * 0.4 * 0.95
有时候集群的“写负载”非常高,写入量一直超过flush的量,这时,我们就希望memstore不要超过一定的安全设置。在这种情况下,写操作就要被阻塞一直到memstore恢复到一个“可管理”的大小, 这个大小就是默认值是堆大小 * 0.4 * 0.95,也就是当regionserver级别的flush操作发送后,会阻塞客户端写,一直阻塞到整个regionserver级别的memstore的大小为 堆大小 * 0.4 *0.95为止
5.(hbase.hregion.preclose.flush.size) 默认为:5M
当一个 region 中的 memstore 的大小大于这个值的时候,我们又触发 了 close.会先运行“pre-flush”操作,清理这个需要关闭的memstore,然后 将这个 region 下线。当一个 region 下线了,我们无法再进行任何写操作。 如果一个 memstore 很大的时候,flush 操作会消耗很多时间。“pre-flush” 操作意味着在 region 下线之前,会先把 memstore 清空。这样在最终执行 close 操作的时候,flush 操作会很快。
6.(hbase.hstore.compactionThreshold) 默认:超过3个
一个store里面允许存的hfile的个数,超过这个个数会被写到新的一个hfile里面 也即是每个region的每个列族对应的memstore在fulsh为hfile的时候,默认情况下当超过3个hfile的时候就会 对这些文件进行合并重写为一个新文件,设置个数越大可以减少触发合并的时间,但是每次合并的时间就会越长。
2、compact机制
详细请见《HBase官方文档》
主要就是当小的storeFile文件达到三个,会合并成大的Storefile文件。并且清理过期的数据,包括删除的数据,将数据的版本号保存为3个。
3.split机制
当Region达到阈值,会把过大的Region一分为二。
默认一个HFile达到10Gb的时候就会进行切分。
总结
Flush 机制
hbase.regionserver.global.memstore.size: 默认;堆大小的40%regionServer的全局memstore的大小(多个CF的memstore-多个region),超过该大小会触发flush到磁盘的操作,会阻塞客户端读写flush将所有的memstore全部flush.hbase不建议配置过多列族:过多的列族会消耗大量的内存,同时数据在flush时消耗磁盘IO.一个regionserver续写操作可用堆内存的80%,读取占用40% ,写入占用40%。这两个参数直接影响hbase读写性能。
什么时候触发flushhbase.hregion.memstore.flush.size:默认:128M(单个region里memstore的缓存大小)
hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval: 默认:1h
hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit: 默认:堆大小 0.95倍
hbase.hregion.preclose.flush.size:默认为:5M 提前进行flush.(先flush一小部分,等后面数据达到阈值在flush后
面的数据) 好处:比一次flush效率高
什么时候触发合并
hbase.hstore.compactionThreshold: 默认:3个 (flush文件的数量超过3个进行合并)
compact机制
默认3个
小的storeFile 文件达到3个,合并成大的storeFile文件。
split机制
默认一个HFile达到10Gb的时候就会进行切分
好了本次的分享就到这里了,对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注小菌哟(^U^)ノ~YO
文章来源: alice.blog.csdn.net,作者:大数据梦想家,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:alice.blog.csdn.net/article/details/103589855
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)