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解密 云HBase 冷热分离技术原理

前言 HBase是当下流行的一款海量数据存储的分布式数据库。往往海量数据存储会涉及到一个成本问题,如何降低成本。常见的方案就是通过冷热分离来治理数据。冷数据可以用更高的压缩比算法(ZSTD),更低副本数算法(Erasure Coding),更便宜存储设备(HDD,高密集型存储机型)。 HBase冷热分离常见解决方案 1.主备集群 备(冷)集群用更廉价的硬件,主集群设置TTL,这样当数据热度退去,冷数据自然只在冷集群有。 优点:方案简单,现成内核版本都能搞缺点:维护开销大,冷集群CPU存在浪费 1.x版本的HBase在不改内核情况下,基本只能有这种方案。 2.HDFS Archival Storage + HBase CF-level Storage Policy 需要在2.x之后的版本才能使用。结合HDFS分层存储能力 + 在Table层面指定数据存储策略,实现同集群下,不同表数据的冷热分离。 优点:同一集群冷热分离,维护开销少,更灵活的配置不同业务表的策略缺点:磁盘配比是个很大的问题,不同业务冷热配比是不一样的,比较难整合在一起,一旦业务变动,集群硬件配置是没法跟着变的。 云HBas...

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