HBase性能预测与资源配置优化技术的研究与实现

发布时间：2024-01-27 08:13

　　在大数据和分布式相关技术日渐成熟的今天,数据库在业务系统中承担了越来越重要的作用。在面临海量数据时,提升数据库的吞吐量、降低操作响应时延成为互联网企业需要考虑的重要问题。在这个背景下,如何充分地利用硬件资源,在较低成本的硬件资源配置方案下满足线上系统的性能要求,成为了一个具有实际意义的问题和研究课题。针对上述的数据库资源配置优化问题,本文结合分布式系统以及数据库应用实践相关资料,选择了分布式数据存储系统HBase作为研究对象。使用随机森林算法对硬件配置参数与HBase吞吐量和响应时延的关系进行建模,设计实现了改进粒子群算法,对资源配置与资金成本关系的数学模型进行了优化,并在实际环境中验证优化结果,实现HBase资源配置方案的优化。本文研究内容包括以下步骤:(1)生成实验方案。查阅相关资料,获取与HBase性能相关的硬件配置参数。根据实验环境的硬件资源确定每个特征参数的取值范围,使用正交试验设计的方法得到实验方案,参照实验方案在HBase集群上进行实验。(2)构建预测模型。根据实验数据得到训练样本,作为随机森林算法的输入。使用交叉验证的方式构建性能预测模型并进行模型验证。根据模型验证方法...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

图5.1UH工作负载实验运行结果

本文编号：3886625