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hbase存储小文件优化

HBase是一种分布式的非关系型数据库,其基于HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为其底层存储。而且,HBase是所有Apache Hadoop项目中最常用的NoSQL数据库。然而,面对那些存储小文件的场景,基于HBase存储小文件的性能会明显下降。HBase存储小文件的性能下降的主要原因是文件系统访问的开销。大量的小文件存在一个Region Server上,每个文件需要在HBase中创建一个HLog条目和WAL记录。随着小文件数量的增加,开销也会增加。

在这篇技术向解析文章中,我们将探讨优化HBase存储小文件的方法。

一、 HBase存储小文件优化思路

  1. 改变HBase存储小文件的策略

HBase默认使用的是Split策略。其中,还包括两个操作:一个是ByPass策略,另一个是Uniform条带划分策略 。

a. ByPass策略

ByPass简单来说,就是所有数据被放在一个Region Server上,因为用了这种策略,意味着只有一个Region Server需要处理数据,不存在数据倾斜问题,故而性能较好。但是,此策略的缺点是没有横向扩展能力,所以随着数据量的增加,单台服务器的存储量无法满足要求。

b. Uniform条带划分策略

Uniform条带划分策略是指按照在表空间中每个Region的大小是相等的,因此HBase管理员可以手动指定Region Server所拥有的数据块数目。这种策略优缺点比较明显,对于小文件,可以降低存储开销,可以减少随机扫描的次数,提升查询效率。但是,如果数据倾斜,Uniform则不能达到优化的效果,需要HBase管理员人工介入。

  1. HFile Cache机制

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