携程HBase实践：监控与优化

"携程在HBase的实践案例分享了其在大数据处理中的应用、监控、客户端使用以及日常管理等方面的经验。文件中详细介绍了HBase在携程内部的各种应用场景，包括用户行为数据采集、风控、广告系统等多个关键业务。此外，还讨论了监控指标和维护策略，以确保系统的稳定性和高效性。" 携程作为一家大型在线旅行公司，广泛利用HBase这一分布式列式存储系统来处理海量数据。在实践中，携程使用的HBase版本为1.2.0-cdh5.7.1，拥有超过1000张表，其中大表的数据量超过了100TB，每天处理的查询请求（QPS）高达500万次以上，同时每天在HDFS上处理的数据量超过50TB。HBase主要应用于用户行为追踪（UBT）、风险控制（RISK）、数据仪表盘（Dashboard）以及市场营销（MKT）等场景。 在业务架构中，HBase与各种服务紧密相连，如App和站内服务、Adx广告服务、标签服务、内容服务等，服务于不同的业务部门，包括实时写入、批量写入、读取等多种操作。例如，HBase通过Jstorm/HBaseAPI进行实时数据写入，通过SPARK、MR、Hive、Kylin等工具进行批处理和分析，服务于AB测试、智能推荐、海外游玩分析等众多业务场景。同时，它还用于支付监控、机票用户画像、酒店排序、优惠券发放、智能交通、火车票订单处理等多样化的需求。 在监控方面，携程着重关注HBase的性能指标，如连接数、响应时间、处理时间、读写请求数、总请求数以及请求大小等，这些指标有助于识别和解决可能的性能瓶颈。此外，监控还包括 JVM 的运行线程数和flush队列长度，以确保系统的健康运行。通过这些指标，可以及时发现并处理潜在问题，确保服务的高可用性和数据的可靠性。 总结来说，携程的HBase实践展示了大数据处理在现代互联网企业中的核心作用，以及如何通过精细的监控和管理策略确保大数据基础设施的稳定性和效率。这为其他需要处理大规模数据的企业提供了有价值的参考和实践经验。