好嘞！各位观众老爷们，欢迎来到“HBase 奇妙之旅”！今天，咱们要聊聊 HBase 里一个非常重要、但又容易被忽略的家伙——Compaction（压实）。别一听名字就觉得沉闷，这货可是 HBase 性能优化的秘密武器，能让你的 HBase 集群跑得飞起，数据读得溜溜的！🚀 咱们先来打个比方。你家书房是不是经常乱成一锅粥？书架上的书东一本、西一本，杂志、报纸、文件堆得满地都是。这时候，你需要做的就是整理书房，把同类的书放在一起，过期的报纸扔掉，这样才能快速找到自己想要的东西，对不对？HBase 的 Compaction 就扮演着“家庭主妇”的角色，负责整理数据，让 HBase 井井有条。🧹 一、HBase 数据存储：一场“乱序之美”？ HBase 的数据存储方式，嗯… خلينا نقول… 比较“奔放”。每当有新的数据写入时，HBase 会先将其写入到内存中的 MemStore。MemStore 就像一个临时仓库，数据在这里积累到一定程度后，就会被刷写（Flush）到磁盘上，形成一个 HFile。 问题来了，每次刷写都会生成一个新的 HFile，随着时间的推移，磁盘上就会堆积大量的 …
数据湖中的小文件问题与优化策略：Compaction 与 Merge
好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界吴彦祖”的程序猿一枚。今天，咱们不聊风花雪月，来点实在的，聊聊数据湖里那些让人头疼的小文件们。它们就像一群熊孩子，调皮捣蛋，不仅霸占着宝贵的存储空间，还让我们的查询效率变得像蜗牛一样慢吞吞。🐌 别担心，今天我就要化身“熊孩子克星”，为大家带来数据湖小文件问题的终极解决方案——Compaction和Merge！保证让你的数据湖焕然一新，查询速度嗖嗖地往上涨！🚀 第一幕：小文件，数据湖里的“甜蜜”负担 话说，数据湖就像一个巨大的仓库，里面堆满了各种各样的数据，什么日志、交易记录、用户行为等等，应有尽有。这些数据源源不断地涌进来，就像长江之水，滔滔不绝。🌊 但是，问题也随之而来。很多时候，数据是以小文件的形式写入的，比如每隔几分钟就生成一个文件，或者每个数据流都产生一堆小文件。这些小文件数量一多，就成了数据湖里的“甜蜜”负担。 那么，小文件到底有什么危害呢？ 存储空间浪费： 每个文件都需要一定的元数据来管理，比如文件名、创建时间、大小等等。当小文件数量过多时，这些元数据就会占用大量的存储空间，造成浪费。就像你买了100个小盒子来 …