小米科技Hadoop与HBase优化分析：高可用与性能提升

"Hadoop源代码分析及小米科技在HBase和Hadoop上的实践" 在Hadoop和HBase的世界中，小米科技深入研究并优化了这些技术，以适应其业务需求。这份资料详细探讨了小米在Hadoop/HBase优化方面的成果，特别是对于高可用性和性能提升所做的工作。 首先，HBase是一个基于Hadoop的分布式、版本化的NoSQL数据库，主要用于处理大规模结构化数据。在小米的实践中，HBase被用来实现数据的实时读写，支持在线业务，并且能够处理结构化数据的存储和分析。Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）则用于离线数据存储，如搜集日志。MapReduce和Hive则用于离线分析和计算，而Yarn作为集群资源调度和管理系统，确保了整个平台的高效运行。 小米还开发了名为Minos的集群自动化发布和监控系统，实现了对HBase、HDFS、MapReduce等组件的统一管理和监控，提高了运维效率和系统的稳定性。 在HBase的优化方面，小米着重于提高其高可用性和性能。他们引入了跨集群Per-Table/CF的Replication实现，允许特定表或列族的数据在不同集群间复制，增强了系统的容灾能力。这个特性通过PeerThread来读取和复制WALEdit（Write-Ahead Log_entries）到对等集群，实现了Per-Table的Replication。此外，他们还对Apache HBase的JIRA问题HBASE-8751进行了贡献，完善了跨集群复制功能。 性能优化是另一个关键点。小米发现旧的HLog写模型存在WriteHandler之间的锁竞争问题，降低了写入Throughput。为了解决这个问题，他们引入了一个新的写模型，将Write和SyncHDFS的操作分离开，由单独的线程完成，消除了锁竞争。这个新模型包括AsyncWriter和AsyncFlusher，以及一个AsyncNotifier来通知WriteHandlers，显著提升了写入性能。 这份资料提供了对Hadoop和HBase源代码的深入分析，展示了小米如何通过业务驱动的技术创新，回馈开源社区，同时也揭示了在大规模分布式系统中实现高可用性和高性能的关键策略。对于希望理解和优化Hadoop生态系统的Java开发者和Linux运维人员来说，这是一份极具价值的参考资料。