携程HBase实践:监控与性能优化案例
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《1-8+携程+HBase+实践》是一份深入探讨携程公司如何在大规模分布式数据存储系统HBase中进行实际操作和优化的实践文档。作者魏宁和颜志远分享了他们在携程的具体应用场景、技术挑战以及解决方案。 1. 概述部分介绍了携程的HBase环境配置,包括使用的HBase版本(1.2.0-cdh5.7.1),表的数量超过1000个,其中一些表的数据量巨大,达到上百TB,每日处理的查询请求数(QPS)高达5百万次,同时与HDFS有紧密交互,每天的数据吞吐量超过50TB。核心业务场景包括用户行为追踪(UBT)、风险控制(RISK)、内部数据分析平台Dashboard和广告投放(MKT)等。 2. 各业务部门的应用涉及多个场景,如App和网站上的广告服务、标签服务、内容服务,以及站内外的数据处理任务,例如通过Jstormjob进行自主计算,BI同步,以及与业务系统、API读取、Hermes消息队列的集成。MKT部门特别关注广告投放和消费者画像,涉及智能推荐、海外玩乐等业务。 3. HBase在携程的角色十分关键,它被用于Jstorm/HBase API的交互,以及与Spark、MR、Hive和Kylin等数据处理框架的整合,支持ABTest、智能推荐等高级功能。此外,HBase还应用于实时写入、批量写入、读取、支付监控、用户画像分析、站内信、消费金融等多个业务模块。 4. 监控是确保系统稳定运行的关键环节。文档详细列举了常用的监控指标,如RegionServer的连接数、响应时间和处理时间,读写请求数,请求大小等,以及JVM的运行线程数和flush队列长度,这些都是评估性能和诊断问题的重要参考。 5. 最后,文档还涵盖了定期的维护和升级工作,以及对监控系统的示意图和具体指标的展示,强调了持续优化和适应不断变化的业务需求的重要性。 《1-8+携程+HBase+实践》提供了携程在HBase上进行复杂业务处理和高效运维的宝贵经验,对于理解和实施大规模分布式数据处理的企业具有很高的参考价值。通过深入学习这份资料,读者可以了解到如何在面对海量数据和高并发情况下,如何有效地利用HBase进行数据管理和分析,以及如何通过监控和优化确保系统的稳定性和性能。
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