数据无类型 • 非RowKey查询性能差 • Column Family限制(数目，Partition对齐) • Region资源消耗大，实例数目不能太多 • 无法保证服务质量* – Split/Compaction等操作对集群性能影响极大 • 多租户隔离能力差 • 大内存(>100GB)管理差 12 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Kudu的设计目标 读写性能取舍* Postgres Conference China 2016 中国用户大会 性能优化目标 • 读 vs. 写？ – 读需要合并HFile，因此文件越少越好 – 写需要减少Compaction操作，因此文件越多越好 – 优化读或者写之一，而不是全部 • 顺序 vs. 随机？ • 参考值——每个RegionServer吞吐率>20MB/s – 读吞吐率>3000ops/s, 写吞吐率>10000ops/s 每个Region的Memstore太小，磁盘flush频繁， HFile文件过多小文件 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Major Compaction • HBase根据时间来计划执行Major Compaction – hbase.hregion.majorcompaction = 604800000 (缺省 值为一周) – hbase.hregion.majorcompaction

• Compaction (Minor/Major) 系统组成 RegionServer写操作 ⼀一个Region多个CF就多个Memstore 在Memstore⾥里里已经处理理好格式, 排序 有⼀一个Memstore满了了, 就整个Region flush 这⾥里里每隔⼀一会就flush, 会⽣生成很多⼩小的HFile, HBase会执⾏行行两种compaction,

create the table first, then balance regions and have a YCSB load. After that we will do a major compaction to ensure all nodes have a locality with 1.0, then run the 100% Get workload. In theory, the