# HBase Major Compaction 源码分析
HBase 是一个广泛使用的分布式、可扩展、非关系型数据库，主要用于处理大规模的数据。HBase 在存储数据方面采用了列式存储和分页的方式，同时由于其数据不断地写入和更新，导致了存储空间的碎片化，因此需要定期进行数据合并，从而提高查询效率和存储效率。在 HBase 中，Major Compaction 是一种重要的合并机制，本文将通过源
Major compaction时的scan操作发起majorcompaction时，通过CompactSplitThread.CompactionRunner.run開始运行-->region.compact(compaction,store)-->st
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2019-04-30 08:53:00
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hfile+compaction原理 用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过程称为Compaction。 Compaction过程会有以下作用： （1）合并文件 （2）清除删除、过期、多余版
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2023-06-30 20:43:45
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# HBase的Major Compaction操作
HBase是一个开源的分布式数据库，适合高实时性和大规模数据存储的需求。与传统关系数据库不同，HBase以列为基础存储数据，数据存在多个文件中。随着数据的不断写入，HBase中的数据文件（HFiles）会逐渐增多，这时进行“Compaction”（压缩）操作就变得尤为重要。本文将重点介绍“Major Compaction”的概念及其操作方法。
在Hbase中split是一个很重要的功能，[b]Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的。[/b]一个table会被分配到一个或多个region中，这些region会被分配到一个或者多个regionServer中。[b]在自动split策略中，当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region。[/b]tabl
DTCP(日期分层Compaction)问题描述ExploringCompactionPolicy是hbase minor compaction的默认策略。图一表现了这个算法默认设置下的表现情况 Figure 1: Illustration of store files with threshold = 3 and compaction ratio = 1.2 (default and our s
了解HBase的童鞋都知道，HBase是一种Log-Structured Merge Tree架构模式，用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。随着数据写入不断增多，flush次数也会不断增多，进而HFile数据文件就会越来越多。然而，太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HB
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2023-08-18 16:15:17
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在《HBase源代码分析之MemStore的flush发起时机、推断条件等详情》一文中，我们具体介绍了MemStore flush的发起时机、推断条件等详情。主要是两类操作。一是会引起MemStore数据大小变化的Put、Delete、Append、Increment等操作，二是会引起HRegion变化的诸如Regin的分裂、合并以及做快照时
问题起源 这个问题的起因归咎于最近Y集群上的一张表A在对外提供数据服务的时候突然时不时大量抛超时异常，当时重启Region Server暂时停止抛超时异常，但是问题没有根本解决因为此种情况依旧继续不断复现。 首先对X集群上的HBase表A做一次Major
Compaction(Y集群的表由X集群上的表每天加工完成之后复制到Y集群上，由于Y集群对外提供查询服务，为保证服务稳定因此修复
原创
2021-04-01 19:56:57
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一、Hadoop数据压缩1.1 概述压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提供了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，IO操作、网络数据传输、Shuffle和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。鉴于磁盘IO和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输资源非常有帮助。可以
在大数据Hbase的面试中只有做好充足的准备，才能以不变应万变。下面和大家分享最后整理的大数据Hbase面试宝典最终章。 一、简述 HBASE 中 compact 用途是什么，什么时候触发，分为哪两种，有什么区别，有哪些相关配置参数？在 hbase 中每当有 memstore 数据 flush 到磁盘之后，就形成一个 storefile， 当 storeFile 的数量达到一定程度后，
由之前对Compaction的介绍：LevelDb之Compaction 1）将Memtable中的数据导出到SSTable文件中2）合并不同level的SSTable文件在写数据时，可能会导致Memtable写满，此时会需要将Memtable转化为SSTable。由之前对FileMetaData数据结构的分析可知，当一个.sst文件的查找次数超过最大允许值时，也需要将其合并
hbase compact流程较多，这里分章节介绍，首先介绍compact在regionserver中的调用流程，并不会涉及真正的compact读取合并文件的流程，后续介绍。在regionserver启动时，会初始化compactsplitthread以及CompactionChecker。/*
* Check for compactions requests.
* 检查合并请求
HBase的读写流程架构图1）、HBase读流程Hbase读取数据的流程：
1）是由客户端发起读取数据的请求，首先会与zookeeper建立连接
2）从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息，被哪一个regionserver所管理着
hbase:meta表：hbase的元数据表，在这个表中存储了自定义表相关的元数据，包括表名，表有哪些列簇，表有哪些region,每个r
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2023-08-03 23:23:59
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当 client 向 hregion 端 put() 数据时， HRegion 会判断当前的 memstore 的大小是否大于参数hbase.hregion.memstore.flush.size 值，如果大于，则执行 flushcache() 操作，将 hregion 上的 memstore ...
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2013-11-26 09:11:00
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MajorMajorMajorhttps://github.com/Major357/Major
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2021-08-02 13:32:37
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在入职新的团队之后，团队中一青年才俊在介绍NAS和KV相关的知识点的时候，着重说了三遍：如果要学习LSM，一定要看看LevelDB，这是最最经典的KV和LSM架构。好奇心的驱使下果断的下载了源码撸了几遍，撸的快有感觉了。所以记录一点自己的认知，算是个人笔记吧。Compaction可以说是现在KV系统 ...
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2021-10-23 20:34:00
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# HBase关闭compaction操作
## 概述
本文将介绍如何在HBase中关闭compaction操作。首先，我们将简要介绍HBase compaction的概念和流程，然后详细说明每个步骤需要执行的操作和代码。
## HBase Compaction
在HBase中，compaction是一个周期性的操作，用于合并和清理存储在HBase表中的数据文件。它的目的是优化随机读取性能，并
# RocksDB Java Compaction
RocksDB is an embedded key-value store developed by Facebook. It is designed for high-performance applications and can handle large amounts of data efficiently. One of the k
# Spark Hudi Compaction
Apache Hudi is an open-source data storage and processing framework designed for efficiently managing large data sets. It provides simplified data ingestion, incremental data
原创
2023-09-01 05:58:37
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