携程HBase实战：1.2.0-cdh5.7.1大规模应用监控与性能优化

《藏经阁-携程HBase实践》是一份详细介绍了携程公司内部对HBase这一分布式列式存储系统实际运用的深度文档。该报告由魏宁和颜志远共同编写，主要关注于携程在HBase技术上的经验分享，特别强调了他们在处理大规模数据、高并发场景下的操作与优化。 在携程的IT实践中，HBase被应用于多个关键业务领域，包括但不限于： 1. **大数据场景**： - UBT（用户行为数据采集）：用于收集和分析用户的在线行为数据。 - RISK（风控）：可能涉及到风险评估和欺诈检测等安全相关的应用。 - Dashboard（自研OpenTSDB类似系统）：提供实时数据可视化和监控。 - MKT（广告）：支持广告投放和数据分析。 2. **广告和内容服务**： - App/站内：Adx（广点通）广告平台的后台存储和管理。 - 标签服务：可能是用于个性化推荐和用户画像的数据基础。 - 内容服务：与广告和内容分发相关的HBase使用案例。 3. **跨业务单元合作**： - 不同BU（业务部门）之间的协作，如站外数据处理、Jstormjob（分布式流处理框架）和BI同步。 4. **业务应用与分析**： - ABTest（A/B测试）：用于产品迭代和优化决策。 - 智能推荐：利用HBase进行实时数据驱动的个性化推荐。 - 海外玩乐、爬虫分析等：涉及跨境业务的数据抓取和处理。 5. **数据湖和实时处理**： - 实时写入和批量写入能力，满足数据实时入库需求。 - 数据读取，包括API读取和Hermes消息队列的应用。 - 支付监控、机票用户画像等业务数据的处理。 6. **数据管理和分析工具**： - Kylin（数据仓库工具）用于复杂查询和数据透视。 - 消费金融、酒店排序、优惠券等场景下，HBase支持数据分析和决策支持。 7. **性能监控与调优**： - 文档强调了对HBase的监控，涉及连接数、响应时间和处理时间等核心指标。 - 通过调整flush队列和运行线程数来优化服务性能。 8. **架构图和详细指标**： - 提供了监控示意图，便于理解和解读系统运行状态。 - 列出了常用的监控指标，如请求计数、请求大小等，用于诊断和问题排查。 这份文档深入展示了携程在HBase技术上的一线实战经验，对于理解分布式存储在大规模企业级应用中的角色和挑战具有很高的参考价值。同时，它也揭示了在处理海量数据和高并发场景下如何有效地监控、维护和优化HBase集群的最佳实践。