ParallelismRocksDB有两个后台线程，flush和compaction，两个都可以同时

本次RC2主要新增GOFROM...REVERSELY和GROUPBY等语句，StorageEngine也更灵活，用户可以通过Console或Http获取配置信息，触发compaction；客户端目前支持

Outline0.Overview1.Amplification2.Size-tieredCompaction3.LeveledCompaction4.Summary5.LuceneMergePolicy6.ReferenceOverviewCompactionoperationsareexpensiveintermsofCPU,memory,andDiskI/O，而由于immutable特质，该

每经过一次compaction，产出的新文件都会添加到SSTfiles中，而输入的SSTfile会被删除。

Compaction是什么？

一RocksDB的磁盘数据组织层次1磁盘文件的组织方式rocksdb在磁盘上的文件是分为多层的，分别叫做level-0,level-1等等level0上包含的文件，是由内存中的memtabledump到磁盘上生成的，单个文件内部按key有序，文件之间无序。其它level上的多个文件都是按照key有序的。sst文件在磁盘上的组织方式2datarangepartition非0level上的key，按序

通过该套元数据管理，我们可以很容易的将Compaction,Update,Upsert,Delete等功能加上，因为本质上就是调用元数据管理API完成数据最后的提交。代码使用方式Upsert支

原创文章，转载请注明原作地址：http://www.jianshu.com/p/895ab6511819在介绍HBaseCompaction之前，我们先来看一下HBase是如何存储和操作数据。HBase数据存储如上图所示，HRegionServer负责打开region，并创建对应的HRegion实例。当HRegion打开之后，它会为每个表的HColumnFamily创建一Store实例，Colum

每日一习浏览完了50页《AlgorithmsforVLSIPhysicalDesign》，总算把compaction部分读完了，好难懂，回头再仔细琢磨。

针对IO进行性能优化（一）如果服务器IO能力弱，进行限流控制Compaction吞吐量限制有效版本1.1.0+2.0.0+hbase-2.0.0版本开始默认有限制，hbase-1.x版本默认不限制HBASE

本次RC2主要新增GOFROM...REVERSELY和GROUPBY等语句，StorageEngine也更灵活，用户可以通过Console或Http获取配置信息，触发compaction；客户端目前支持

rocksdb是LSMTree的存储结构，在后台进行compaction。在实

在RocksDB中，后台会实时运行compaction和flush操作，这些都会对磁盘进行大量的写操作。可以通过RateLimiter来控制最大写入速度的上限。

1.关于compactionHBase是一种Log-StructuredMergeTree架构模式，用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。随着数据写入不断增多，flush次数也会不断增多，进而HFile数据文件就会越来越多。然而，太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过

1.compact_memory 网上常见文字：“compact_memory只有在启用了CONFIG_COMPACTION选项才有效。

1.结论（1）rocksdb根据分层触发条件触发compaction操作（2）rocksdb做merge后，会根据原来的sst数据文件合成新的sst，然后在checkpoint的时候，生成新的hdfs文件

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://www.jianshu.com/p/a296bbdc8d5f前言：大合并，就是将一个Region下的所有StoreFile合并成一个StoreFile文件，在大合并的过程中，之前删除的行和过期的版本都会被删除。大合并一般一周做一次，由于执行期间会对整个集群的磁盘和带宽带来较大影响，一般建议设置hbase.hregion.major

1、compaction的核心作用是：通过合并大量小文件为一个大文件来减少hfile的总数量，进而保证读延迟的稳定。

文章目录Hbase概念Hbase数据存储过程·compaction分两种：compact促发条件：Hbase优化策略hbase优化HBase优化策略一：服务端优化策略HBase优化策略二：常用优化策略HBase

本来想写一下怎么把compaction和AI结合起来，先转个compaction的简要过程吧。

archives/2435.html背景随着ApacheHBase在各个领域的广泛应用，在HBase运维或应用的过程中我们可能会遇到这样的问题：同一个HBase集群使用的用户越来越多，不同用户之间的读写或者不同表的compaction

本篇博文从分析HBase架构开始，首先从架构中各个组成部分开始，接着从HBase写入过程角度入手，分析HFile的Compaction合并、Region的Split分裂过程及触发机制。

Flush与Compaction其实属于Write流程的继续，所以本文应该称之为”Write后传“。

本篇博客将为读者剖析HBaseMemStore和Compaction的详细内容。2.内容HBase的内部通信和数据交互是通过RPC来实现，关于HBase的RPC实现机制下篇博客为大家分享。客户端应用程

compaction合并操作compaction操作将小文件合并成大文件，加快查询速度，减少文件数量，减少资源占用。

其大致过程为：HBase创建两个引用文件，然后在后台执行compaction操作替换掉被引用的文件。假设要拆分的region文件路径为/hbase/testtable/b095

因为TiKV底层是使用RocksDB，RocksDB会首先将数据写到WAL，然后在写到memtable，再在后台flush到disk，然后进行compaction处理。

原文地址：https://kafka.apache.org/0101/documentation.html#compaction日志压缩确保Kafka会为一个Topic分区数据日志中保留至少messagekey

2012-02-2011:3313411人阅读评论(3)收藏举报分类：HBase（5）HDFS（3）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]首先描述一下现象最近对HDFS底层做了许多优化，包括硬件压缩卡，内存盘及SSD。在出测试报告时发现老问题，Hbase写入速度不稳定，这个大家都习以为常了吧，就是压测时，只要rowsize稍小一点，不管你怎么压，HBase的Regio

index.php/hbase-in-depth-analysis-of-the-regionserver/1、调用自身HRegionServer构造函数2、生成memstoreFlush、split、compaction

显然，随着compaction的进行和新的memtable写入生成新的sstable，版本会不断变化。

概述compaction主要包括两类：将内存中imutable转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minorcompaction；磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction

因为每个列簇是存在一个独立的HFile里的，flush和compaction操作都是针对一个Region进行的，当一个列簇的数据很多需要flush的时候，其它列簇即使数据很少也需要flush，这样就产生的大量不必要的

一、Split触发条件 1、 有任一一个Hfile的大小超过默认值10G时，都会进行split  2、 达到这个值不在拆分，默认为int_max，不进行拆分    3、compaction时，如果compact

本节内容主要讲述SSTable的静态布局结构，我们曾在“整体架构”中说过，SSTable文件形成了不同Level的层级结构，至于这个层级结构是如何形成的我们放在后面Compaction一节细说。

[tb_msg_rec] REORGANIZE WITH ( LOB_COMPACTION = ON ) ”失败，错误如下:“ 无法重新组织表 "tb_msg_rec" 的索引 "

把cassandra.yaml配置文件里的compaction_throughput_mb_per_sec调高点，sstables就不会增加的那么快了。

把cassandra.yaml配置文件里的compaction_throughput_mb_per_sec调高点，sstables就不会增加的那么快了。

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HBase Compaction策略 RegionServer这种类LSM存储引擎需要不断的进行Compaction来减少磁盘上数据文件的个数和删除无用的数据从而保证读性能。

1，Compaction优化 HBase的Compaction是长期以来广受诟病的

原文地址：http://tech.meituan.com/opentsdb_hbase_compaction_problem.html业务背景OpenTSDB是一款非常适合存储海量时间序列数据的开源软件

4.7.6CompactionofLRParsingTablesAtypicalprogramminglanguagegrammarwith50to100terminalsand100productionsmayhaveanLALRparsingtablewithseveralhundredstates.Theactionfunctionmayeasilyhave20,000entries,eac

作者在文档impl.html中描述了leveldb的实现，其中包括文件组织、compaction和recovery等等。

TableofContents1   问题1.1   compaction不可控.1.2   写放大1.3   其它问题2   小结Leveldb2011年7月开源,到现在有3年了,原理上已经有很多文章介绍了

TableofContents1   问题1.1   compaction不可控.1.2   写放大1.3   其它问题2   小结Leveldb2011年7月开源,到现在有3年了,原理上已经有很多文章介绍了

TableofContents1问题1.1compaction不可控.1.2写放大1.3其它问题2小结Leveldb2011年7月开源,到现在有3年了,原理上已经有很多文章介绍了,我们就不多说.其中最好的是淘宝那岩写的

由上文可知，合并主要分为三种：1）对Memtable进行合并2）trivialCompaction，直接将文件移动到下一层3）一般的合并，调用DoCompactionWork()实现下面将具体介绍其实现。1、Memtable的合并对Memtable的合并，调用DBImpl::CompactMemTable()完成voidDBImpl::CompactMemTable(){ mutex_.Asser

由之前对Compaction的介绍：LevelDb之Compaction   可知，Compaction操作主要是用来合并文件的。

当执行一次compaction后，Leveldb将在当前版本基础上创建一个新版本，在所有的version中，只有一个是CURRENT。