小编给大家分享一下HBase如何调优，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
成都创新互联专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于网站设计制作、成都网站制作、莫力达网络推广、小程序定制开发、莫力达网络营销、莫力达企业策划、莫力达品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；成都创新互联为所有大学生创业者提供莫力达建站搭建服务，24小时服务热线：028-86922220，官方网址：www.cdcxhl.com
1. 表的设计
1.1 提前创建多个Region
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个Region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个Region写数据，直到这个Region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的Regions，这样当数据写入HBase时，会按照Region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
1.2 Row Key设计
HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：
(1) 通过单个RowKey访问：即按照某个RowKey键值进行Get操作；
(2) 通过RowKey的Range进行Scan：即通过设置Start RowKey和End RowKey，在这个范围内进行扫描；
(3) 全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。
在HBase中，RowKey可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。
RowKey是按照字典序存储，因此，设计RowKey时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为RowKey的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为RowKey，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
1.3 Column Family设计
不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个Column family的表。因为某个Column Family在Flush的时候，它邻近的Column Family也会因关联效应被触发Flush，最终导致系统产生更多的I/O。
1.4 In Memory设置（可选）
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
1.5 版本限制
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，对于一些不是特别重要的数据，可以设置setMaxVersions(1)。
1.6 数据生命周期限制
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
1.7 Compact 和Split（可选）
实际应用中，如果有必要可以手动触发Compact和split。
1.8 采用压缩（可选）
压缩需要根据实际业务和机器性能来衡量是否要采用牺牲CPU来换取存储上的节约，并且能节省I/O和网络开销，可以使用Lzo或Snappy压缩的方式，大致可以压缩4~5倍。
2. 读取优化
2.1 扫描缓存
在进行扫描时可以设置一次读取多条，缓存数据，减少I/O开销。代码实现：
hTable.setScannerCaching(50); // 参数50表示一次性扫描50条
2.2 扫描指定列
Scan时指定需要的Column Family，可以减少网络传输数据量，否则默认scan操作会返回整行所有Column Family的数据。
2.3 释放资源
通过scan取完数据后，记得要关闭ResultScanner，否则RegionServer可能会出现问题（对应的Server资源无法释放）。
3. 写入优化
3.1 写入缓存
写入HBase表的时候最好不要一条一条的写，采用批量的方式，在代码里设置：
hTable.setAutoFlush(false, false); // 不让hbase自动刷新数据到数据库
hTable.setWriteBufferSize(1024 * 1024 * 10);// 缓存大小10M
当缓存的数据达到10M的时候会触发flush操作，另外当hTable.flushCommits();或hTable.close();时也会flush数据到数据库中。而且Hbase的API中支持数据已list的方式插入。
4. 参数优化
4.1 连接时间
参数：zookeeper.session.timeout
RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间，默认值：3分钟（180000ms），我们配置：300000ms（5min）。
4.2 线程数控制
参数：hbase.regionserver.handler.count
RegionServer的请求处理IO线程数，默认值：10，我们配置：200。
4.3 split阈值
参数：hbase.hregion.max.filesize
单个region触发split的大小阈值，默认值：256M，我们配置：4G。
4.4 开启mslab方案
参数：hbase.hregion.memstore.mslab.enabled
减少因内存碎片导致的Full GC，提高整体性能，默认值：true。
4.5 扫描缓存
参数：hbase.client.scanner.caching
scanner调用next方法一次获取的数据条数，默认值：1。
4.6 MemStore大小控制
参数：hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit/lowerLimit
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit ：防止memstore来不及flush成storefile，堆积对内存占用过大，当某region的所有memstore占用大于40%，hbase会强制block所有的更新（请求）并flush这些memstore释放内存。
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit 默认值就可以，不用调。
以上是“HBase如何调优”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
