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Thrift を使用して、クラスターでの HBase 書き込みをスケールアップしようとしています。(私たちの HBase アプリケーションは Python で作成されているため、Thrift が必要です。)

クラスター内のノード数を増やしても、書き込み速度は同じです。

まず、Thrift を実行するための推奨される戦略は次のとおりです。 1. クライアントですか。2. HBase マスター? 3. HBase リージョン サーバー?

#1 または #2 の場合、クライアントまたは HBase マスターは、リクエストをさまざまなリージョン サーバーに分割しますか? 私たちの場合はそうではないようです。

#3 の場合、クライアントを変更して特定のリージョン サーバーに書き込み、書き込みをランダム化する必要があります。これはできますが、HBase を使用する目的に反しているようです。

読み取り/書き込みスケーリング (特に Thrift を使用) に関するその他のヒントは大歓迎です。

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これらの 2 つの質問で答えを見つけました。#3 (特定のリージョン サーバーに書き込み、書き込みをランダム化) を使用するようです。

于 2012-07-27T14:58:20.987 に答える
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HBase でノードの増加に伴ってパフォーマンスを向上させるには、適切な「行キー」の分散が必要です。クラスターに「ホット スポット」 (非常にビジーなリージョン サーバー) がある限り、クラスター サイズを増やしても何も得られません。まず、行キーの設計に関する記事をチェックしてください。

すぐに読み取る必要がない場合 (非同期書き込みに慣れている場合) は、 stumbleupon から非同期 hbase クライアントをチェックして、パフォーマンスを向上させることができます。

于 2012-06-25T14:41:08.217 に答える