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基于机器学习的HBase数据库配置参数优化
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2021-06-17
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Hbase是一个分布式数据库管理系统，对于需要快速随机访冋大量数据的应用程序，它正变得越来越流行。但是，它有许多性能关键配置参数，这些参数之间可能会以复杂的方式相互影响，这使得手动调整它们以获得最佳性能变得极其困难。文中提出了一种新的方法来自动调优给定 Hbase应用程序的配置参数，称为自动调优 Hbase。其关键是建立一个以配置参数为输入的低成本性能模型。为此，系统地研究了不同的建模技术，并决定采用集成学习算法来构建性能模型。随后，利用遗传算法通过性能模型为应用程序搜索最优配置参数。因此，它可以快速且自动地识别一组配置参数值，以使应用程序的性能达到最佳。实验测试了 Yahoo！云服务基准的5个应用程序，结果表明，与默认配置相比，优化后的吞吐量平均提高41%，最高可达97%。与此同时， Hbase操作的延迟平均降低了11.3%，最高可达57%。
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