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HBase最佳实践-多租户机制简析

背景介绍 在HBase1.1.0发布之前,HBase同一集群上的用户、表都是平等的,没有优劣之分。这种’大同’社会看起来完美,实际上有很多问题。最棘手的主要有这么两个,其一是某些业务较其他业务重要,需要在资源有限的情况下优先保证核心重要业务的正常运行,其二是有些业务在某些场景下会时常’抽风’,QPS常常居高不下,严重消耗系统资源,导致其他业务无法正常运转。这实际上是典型的多租户问题,社区针对这个问题提出了相应的应对措施,主要有如下三点: (1)资源限制,主要针对用户、namespace以及表的QPS和请求大小进行限制,详见HBase-11598(2)资源调度,主要针对任务进行优先级调度,通常会优先调度实时交互而且小的任务,而批量操作任务或者长时间操作任务(大scan)优先级相对较低,详见HBase-10993(3)资源隔离,将不同表通过物理隔离的方式分布到不同的RegionServer上,详见HBase-6721 本文将会重点介绍HBase中的资源限制方案 – Quotas,主要对其使用方式、实现原理进行介绍,并对其实际效果通过实践进行验证。另外,本文还会对HBase的资源调度原理进行...

Spark Streaming vs. Kafka Stream 哪个更适合你

译者注:本文介绍了两大常用的流式处理框架,Spark Streaming和Kafka Stream,并对他们各自的特点做了详细说明,以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。流式处理的需求每天都在增加,仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理,以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台,而“复杂事件处理”(CEP)则利用了逐个事件处理和聚合等技术。对于实时数据处理功能,我们有很多选择可以来实现,比如Spark、Kafka Stream、Flink、Storm等。在这个博客中,我将讨论Apache Spark和Kafka Stream的区别。 Apache Spark Apache Spark是大规模数据处理的通用框架,支持多种不同的编程语言和概念,例如MapReduce、内存处理、流式处理、图形处理和机器学习。它也可以用于Hadoop的顶层。数据可以从多种来源(例如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字)获取,并且使用一些复杂的算法(高级功能,例如映射、归...

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