發布時間： 2023-07-26 13:27:10
HBase是Apache Hadoop生態系統中的一個開源、分布式、可擴展的NoSQL數據庫。隨著大數據應用需求的不斷增長，HBase在存儲和處理海量數據方面扮演著重要角色。為了高效地使用HBase，需要對HBase進行性能優化。HBase性能優化的常用方法如下。
1.API性能優化
用戶通過客戶端使用API讀寫數據時，可以采用以下方法對HBase進行性能優化。
（1）關閉自動刷新寫入
使用setAutoFlush(boolean autoFlush)方法，關閉HBase表的自動刷新寫入功能。setAutoFlush(boolean autoFlush)方法源代碼如下圖所示，這是HTable類里的一個成員方法，調用該方法時直接傳入布爾類型的false作為其參數即可，即HTable.setAutoFlush(false)。
向HBase表中大量寫入數據（進行put操作）時，如果關閉自動自動刷新寫入功能，寫入的數據會先存放到一個緩沖區，當緩沖區被填滿后再傳送到HRegion服務器。如果啟動了自動功能，每進行一次put操作都會將數據傳送到HRegion服務器，會增加網絡負載。
（2）設置掃描范圍
在使用掃描器處理大量的數據時，可以設置掃描指定的列數據，避免掃描未使用的數據，減少內存開銷。
查看一個列族的數據
scan '表名',{NAME=>'列族'}
查看多個列族的數據
scan '表名',{COLUMNS=>['列族1','列族2',’列族n’]}
指定行鍵范圍(包前不包后)
scan '表名',{STARTROW=>'行鍵1',ENDROW='行鍵2'}
查詢表中時間戳指定范圍的數據
scan'user',{TIMERANGE=>[16066740234, 16066740996]}
對于API操作，在實際開發生產中，通常會把查詢數據的相關代碼封裝成一個額外的獨立的方法，對應處理相關數據，具體代碼示例如下：
（3）關閉ResultScanner
通過掃描器獲取數據后，關閉ResultScanner，這樣可以盡快釋放對應的HRegionServer的資源。
ResultScanner類用于存儲服務端掃描的最終結果，可以通過遍歷該類獲取查詢結果。但是，如果不關閉該類，可能會出現服務端在一段時間內一直保存連接，資源無法釋放，從而導致服務器端某些資源的不可用，還有可能引發RegionServer的其他問題。所以在使用完該類之后，需要執行關閉操作。這一點與JDBC操作MySQL類似，需要關閉連接。代碼的最后一行rsScanner.close（）就是執行關閉ResultScanner。
（4）使用過濾器
使用過濾器過濾出需要的數據，盡量減少服務器通過網絡返回到客戶端的數據量。
行鍵前綴過濾器(行鍵以什么開頭)
scan '表名',{FILTER=>"PrefixFilter('值')"}
列過濾器(列標識符中含有值)
scan '表名',{FILTER=>"QualifierFilter(=,'substring:值')"}
列前綴過濾器
scan '表名',{FILTER=>"ColumnprefixFilter('值')"}
值過濾器
scan '表名',{FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:值')"}
API操作
對于過濾器的API操作代碼部分較多，有興趣的話可以自信百度。
（5）批量寫數據
通過調用HTable.put(Put)方法只能將一個指定的行鍵記錄寫入HBase，而通過調用HTable.put(List)方法可以將指定的行鍵列表，批量寫入多行記錄，減少網絡I/O開銷。
2.優化配置
（1）增加處理數據的線程數
在hbase安裝目錄下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中設置HRegionServer處理I/O請求的線程數，即設置hbase.regionserver.handler.count，該默認值為10。具體如下。
該線程數通常的設置范圍為100~200，可以提高HRegionServer的性能。需要注意的是，當數據量很大時，如果該值設置過大，則HBase處理的數據會占用較多的內存，因此該值不是越大越好。
（2）增加堆內存
在hbase安裝目錄下的/hbase/conf/hbase-env.sh文件中修改堆內存的大小，可以根據實際情況增加堆內存。
（3）調整HRegion的大小
在hbase安裝目錄下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改HRegion的大小。
通常HBase使用較少的HRegion，可以使HBase集群更加平穩地運行；使用較大的HRegion，能夠減少HBase集群的HRegion數量。HBase中HRegion的默認大小是256MB，用戶可以配置1GB以上的HRegion。
（4）調整堆中塊緩存大小
在hbase安裝目錄下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改塊緩存大小。
該參數的默認值是0.2，適當增大堆中塊緩存可以提高HBase讀取大量數據時的效率。
（5）調整Memstore大小
在hbase安裝目錄下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改Memstore大小，設置最大memstore，默認為堆內存的40%（0.4）。
設置最小memstore，默認為最大memstore的95%。
3.其他配置優化建議
（1）使用本地讀取
在HBase集群中，如果有足夠的本地存儲空間，可以將HBase表存儲在本地磁盤上而不是HDFS上，以減少數據訪問的網絡開銷。
（2）使用壓縮
啟用HBase內置的數據壓縮功能，可以減少數據存儲空間，降低IO負載，提高查詢性能。
（3）定期監控與調整
性能優化是一個動態的過程，需要定期監控HBase集群的性能指標，并根據實際情況調整配置參數以保持最佳性能。
4.總結
以上優化配置建議只是一些常見的方案，實際應用中需要根據具體的HBase集群配置和負載情況進行適當調整。在進行任何優化配置之前，建議備份配置文件，以防止配置錯誤導致集群故障。
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