技术篇-HBase 2.0 新特性之 In-Memory Compaction-低调大师

技术篇-HBase 2.0 新特性之 In-Memory Compaction

2019-01-10 1033

In-Memory Compaction 是 HBase2.0 中的重要特性之一，通过在内存中引入 LSM 结构，减少多余数据，实现降低 flush 频率和减小写放大的效果。本文根据 HBase2.0 中相关代码以及社区的讨论、博客，介绍 In-Memory Compaction 的使用和实现原理。

1. 原理

1.1 概念和数据结构

In-Memory Compaction 中引入了 MemStore 的一个新的实现类 CompactingMemStore 。顾名思义，这个类和默认 memst。 CompactingMemStore 中，数据以 segment 作为单位进行组织，一个 memStore 中包含多个 segment。数据写入时首先进入一个被称为 active 的 segment，这个 segment 是可修改的。当 a

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技术篇-HBase 2.0 之修复工具 HBCK2 运维指南

概述目前社区已经发布了 HBase 的 2.0 版本，很多公司都希望去尝试新版本上的新功能，但是不得不面对的问题就是当集群出了问题应该如何解决。在之前的 HBase版本中，我们可以依赖 hbck 来帮助检查问题和修复问题，在新的版本上我们应该如何去处理呢?HBASE-19121[1]给了我们答案——HBCK2。HBCK2 目前发布了 1.0 版本，还在一直开发中，感兴趣的同学看看这个 issue 1. WHY HBCK2由于之前的 hbck(hbck-1)是会直接去向 region server 或者 hdfs 发送请求进行修复，而在 HBase 2.0 版本上集群内部操作全部都被挪到了 procedure v2(下文都称为 procedure)上进行处理。因为所有的命令都是经过 master 来协调处理，所以在修复时也需

2019-01-11

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一、概要在数据库中，执行计划就是表示一条SQL将要执行的步骤，这些步骤按照不同的数据库运算符号（算子）组成，具体的组成和执行方式由数据库中的查询优化器来决定。换而言之，执行计划决定了SQL的执行效率。在数据库的使用中了解其查询计划的构成，是进行查询性能调优的必要条件。本文将详细介绍Phoenix的查询计划语法、组成结构，以及一些注意事项。二、查询计划 1. 基本说明在phoenix中，查询计划能告诉我们如下的信息: 将要扫描的CHUNK数量客户端并发线程数量执行模式（并行或串行）查询过滤字段或者扫描范围将会查询的表名估算扫描数据bytes大小（依赖stats信息）估算扫描数据量大小（依赖stats信息）估算数量bytes大小和数据量时间操作符被执行在客户端或者服务端涉及的查询operations（sort、filter, scan,

2019-01-11

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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