基于机器学习的HBase配置参数优化研究

摘要：

HBase是一个分布式数据库管理系统,对于需要快速随机访问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％.

关键词：HBase、自动调优、性能建模、性能优化、机器学习

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金20190605

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：474-479,484