HBase是Apache软件基金会的一个开源项目，它是一个分布式的、可扩展的、非关系型数据库（NoSQL），主要用来处理大量稀疏数据的存储和检索。HBase通常部署在Hadoop集群上，使用Hadoop的HDFS作为其底层存储系统，并且可以与MapReduce作业进行集成。HBase的特点包括自动故障转移、可伸缩的集群架构、以及与Hadoop生态系统其他组件的良好兼容性。
StripeCompaction是HBase中用来改善存储效率和读写性能的一项技术。在HBase中，数据首先被写入内存中的MemStore，当MemStore满时会将数据刷写到磁盘上形成HFile。随着数据的更新，旧的数据行会被标记为删除，而在磁盘上形成多个不可见的“墓碑”标记。Compaction操作的目的是为了合并HFiles，消除这些墓碑标记，并且减少数据文件的数量。传统的Compaction可能会引起读写性能变慢，因为它们通常会占用大量的I/O资源，导致系统其他操作的延迟。
Hoya是Hortonworks公司开发的一个YARN（Yet Another Resource Negotiator）应用程序，它允许用户在YARN集群上动态地创建、管理HBase集群。Hoya是完全通过命令行接口（CLI）驱动的，所有的组件都是作为YARN服务运行。Hoya的特点包括集群说明的JSON格式化，以及可以进行创建、冻结/解冻、扩展和检查集群状态等操作。
HBase社区在2013年推出的StripeCompaction特性（HBASE-7667），旨在通过更加灵活的文件分区来提升Compaction性能。它将每个region/store的键范围划分为多个stripes，每个stripe可以单独进行Compaction。StripeCompaction设计的目的是减少I/O放大（即减少了不必要的读写操作），从而降低Compaction引起的系统性能瓶颈。
StripeCompaction的一些关键点包括：
- 与传统的基于region的Compaction相比，StripeCompaction更加灵活，允许水平分区。
- 默认情况下，stripes的大小大致相等，因此在进行随机读取时，只需要读取相关的stripes。
- 系统可以根据读取负载动态地调整stripes的大小，虽然这在实践中并不常见。
- HBase的MemStore数据会刷新成多个文件，然后这些文件会进行单独的Compaction。
此外，StripeCompaction通过直接将更新刷新到stripes上，避免了因为写入到L0层（Level 0，一个特殊的层级，用于处理新写入的数据）而造成的I/O放大问题。同时，它还支持在写入过程中，新文件放入L0层，而保持stripes中现有文件的不变。
在HBase和HOYA的演讲中，Ted Yu介绍了如何改进Compaction操作以减少I/O开销并提高性能。他提出了一种方法，即从更少的文件中读取数据，例如允许存在大量的未压缩文件，这样可以提高读操作的效率。他还提出了在不需要压缩数据的情况下，不进行压缩，例如在类似OpenTSDB的系统中，旧的数据往往不需要频繁读取。通过这些改进，Ted Yu强调了如何实现更少的I/O放大和更少的文件数量，以减少相关的故障发生，并最终提高HBase系统的整体性能。
HBase on YARN概念的引入，为大数据的架构设计提供了一种新的思路。HBase在YARN之上运行，使得它可以更好地与Hadoop生态系统的其他组件进行交互。HBase on YARN的架构允许部署更小、动态的、弹性的以及面向工作流的短暂或间歇的HBase集群。这种模式提高了集群资源的利用效率，因为HBase集群可以根据需求动态地分配资源，而不是像传统集群那样必须预留固定的资源。
Hoya在HBase on YARN的环境中起到了桥梁的作用。它使得用户能够更加方便地通过命令行来管理HBase集群，无论是创建集群、修改集群配置、还是进行集群的维护操作，Hoya都提供了一个统一的接口。这样，用户可以更加专注于数据处理和分析本身，而不必过多关注底层集群管理的细节。
通过Ted Yu的演讲，我们可以了解到HBase和HOYA在当时技术大会上的最新发展和应用情况，以及HBase社区如何通过 StripeCompaction 和 Hoya 等创新来解决HBase在实际应用中遇到的性能问题，并且如何利用YARN这一资源管理系统，让HBase能够更加有效地运行于现代大数据集群之中。这些知识对于理解HBase在实际生产环境中的应用和优化至关重要。
