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Airbnb如何构建一个用于PB级数据的键值存储
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原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。
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内容提要
Airbnb的Mussel是一个高效管理派生数据的关键值存储系统，采用分区管理、无领导复制和统一存储引擎，解决了可扩展性和低延迟问题，支持实时和批量数据，确保高可用性和快速访问，成为数据基础设施的核心。
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关键要点
- Airbnb的Mussel是一个高效管理派生数据的关键值存储系统。
- Mussel采用分区管理、无领导复制和统一存储引擎，解决了可扩展性和低延迟问题。
- 派生数据是从大量离线数据集或实时事件流中计算得出的信息，支持个性化功能。
- Mussel的架构设计确保了高可用性和快速访问，成为数据基础设施的核心。
- Mussel的演变经历了多个阶段，包括HFileService和Nebula。
- HFileService是一个统一的只读关键值存储，解决了数据管理和快速访问的问题，但不支持实时更新。
- Nebula结合了批处理和实时数据，使用DynamoDB和HFileService，但维护复杂且合并过程效率低下。
- Mussel通过增加分区数量、使用Kafka进行无领导复制和统一存储引擎来优化性能。
- Mussel支持增量数据加载，显著提高了效率，减少了操作成本。
- Mussel在生产环境中管理约130TB的数据，提供超过99.9%的可用性，处理超过800,000 QPS的读取请求。
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