1.JVM参数优化:
- –Xmn=12G –Xms=24G -Xmx=24G 根据实际机器情况调整，一般为整个机器内存的一半，同时建议regionServer的堆内存建议不要超过32G ;
- -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=512M;
- -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC (建议使用CMS垃圾收集器, 其它JVM参数使用默认比较好)
2.HBase客户端使用优化：
- 用表池或创建多个客户端，适当提高HBase客户端写入的并发性；
- 尽可能批量写和批量读，减少RPC交互的次数；
- 不要读取不必要的列数据， 限定scan的数据范围；
- 读取到客户端的结果后，一定要关闭结果集， 即关闭Results和ReultsScanner;
- 根据HBase CPU的利用率，合时设置压缩算法，前提是要服务需要安装压缩算法包;
6.关闭AutoFlush ， 设置setAutoToFlush(false) 不建议，有丢数据的风险;
7.关闭WAL Flag，设置setWriteToWAL(false), 不建议，有丢数据的风险;
3. 建表时优化:
1.根据不同的业务，合理地设置好HBase表命名空间；
- 创建预分区， 减少region分裂的次数，并且写入的负载也比较 好；
- 动态添加分区， 在HBase后面新的稳定版本中会有这个功能，华为、阿里、facebook公司内部二次开发的HBase已经添加了这个功能；
4. 运维时优化：
- 业务低峰期时，手动或定进均衡；
- 业务 高峰期时，关闭自动负载（不建议使用）；
5 .配置参数优化：
- 设置StoreFile的大小： 根据业务场景适当增大hbase.hregion.max.filesize减少写入过程中split的次数，同时也减少了Region的数量，新版本默认是10G，老版本默认是512M，新版本建议用默认值；
- 设置memstore固定缓冲区块的大小：hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize, 默认是2M, 最好是根据一次写入数据大小进行评估，建议用默认值;
- 减少Zookeeper超时的发生： zookeeper.session.timeout, 默认是3分钟， 可以修改为一分钟或半分钟， 加快HMaster发现故障的regionServer；
- 增加处理线程： hbase.regionserver.handler.cout, 默认值为10， 如果批量写，这个值可以设置小些，如果是单 个读写，这个值可以适当设置大些；
- 启用数据压缩： 推荐使用Snappy或者LZO压缩， 前提是需要安装这个压缩算法的jar包，然后再进行配置，重启；
- 适当增加块缓存的大小： perf.hfile.block.cache.size 默认为0.2，这个需要查看内存刷写到磁盘的频率，如果不是很频繁，可以适当增加这个值的设置，建议0.2 ~ 0.3之间；
- 调整memStore限制： hbase.regionsever.global.memstore.upperLimit 默认为0.4 hbase.regionsever.global.memstore.lowerLimit 默认为0.35， 建议把这两个值设置近些或相等；
- 增加阻塞时存储 文件数目： hbase.hstore.blockingStoreFiles 默认值 为7，当一个region的StoreFile的个数超过值的时候，更新就会阻塞, 在高并写的情况 下，设置 为10左右比较 为合理；
- 增加阻塞倍率 ： hbase.region.memstore.block.multiplier 默认值是2， 当memstore达到multiplier 乘以flush的大小时，写入就会阻塞， 对于写压力比较大，可以增加这个值，一般 为设置为2-4；
- 减少最大日志 文件 限制： hbase.regionserver.maxlogs 默认是32， 对于写压力比较大的情况 ，可以减少这个值的设置, 加快后台异步线程的定时清理工作；
原文地址：https://www.cnblogs.com/aibabel/p/10884189.html
时间： 2024-10-31 02:50:31