HBase Practice At XiaoMi

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: openinx.github.io

摘要

文档介绍了小米在实践中使用HBase时遇到的问题及其解决方案。主要问题包括：1. 如何满足定期扫描表的需求而不影响其他请求，特别是在数据分析需要通过MapReduce或Spark扫描大量数据时；2. 如何防止用户操作不当导致的数据污染或丢失；3. 集群重启时卡在日志分割阶段，尤其是当每个RegionServer处理1000多个区域时。解决方案包括日志分割性能优化、数据校验、权限管理等。

AI总结

以下是对文档内容的简要总结：

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### 《HBase Practice At XiaoMi》

#### 1. **主要问题与解决方案**
- **问题 3：小型集群重启时卡在日志分割（Log Splitting）**
- **原因**：当Region数量很大（例如每个RegionServer 1000+个Region）时，日志分割性能差或无法正常工作（HBASE-19358）。
- **解决方案**：优化日志分割机制，提升性能。

- **问题 1：如何在满足表扫描需求的同时，不影响其他请求？**
- **背景**：数据分析需要通过MapReduce或Spark扫描大规模数据，导致HBase负载过重。
- **解决方案**：优化数据分析任务，减少对HBase的性能影响。

- **问题 2：如何防止用户操作失误导致数据污染或丢失？**
- **解决方案**：通过权限管理和Snapshot技术（如HDFS ACL配置）严格控制数据访问，定期备份并验证数据完整性。

#### 2. **技术实践**
- **RegionServer与Region优化**：根据业务需求（如QPS和延迟）调整RegionServer和Region的数量，优化表设计。
- **集群优化**：包括故障检测、Region分配合并等。

#### 3. **备份管理**
- HBase Backup Manager实现了定期快照删除和备份验证，解决了异构文件系统中的问题。

#### 4. **权限管理**
- 使用HDFS ACL配置Snapshot权限，确保数据访问安全。

#### 5. **复制框架问题**
- **问题**：复制过程中异步通知可能导致复制失败（如ZooKeeper通知丢失）。
- **解决方案**：引入启发式机制，确保复制完成后更新ZooKeeper状态，避免消息丢失。

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以上是文档的核心内容和关键信息的总结，语言简洁明了，突出主要问题和解决方案。