大数据集群二次开发及调优使用指导（二）-HBase

Put List

客户端调用的一个API接口，使用该接口，可以批量进行Put操作。

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如果需要执行Put的操作非常频繁，建议使用该接口来执行导入数据。

hbase.hregion.memstore.flush.size

在RegionServer中，当写操作内存中存在超过memstore.flush.size大小的memstore，则MemStoreFlusher就启动flush操作将该memstore以hfile的形式写入对应的store中。

128M

如果RegionServer的内存充足，而且活跃Region数量也不是很多的时候，可以适当增大该值，可以减少compaction的次数，有助于提升系统性能。

这种flush产生的时候，并不是紧急的flush，flush操作可能会有一定延迟，在延迟期间，写操作还可以进行,Memstore还会继续增大，最大值 =

“memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”。

当超过最大值时，将会阻塞写操作。适当增大“hbase.hregion.memstore.block.multiplier”可以减少阻塞，减少性能波动。

hbase.regionserver.global.memstore.size

RegionServer中，负责flush操作的是MemStoreFlusher线程。该线程定期检查写操作内存，当写操作占用内存总量达到阈值，MemStoreFlusher将启动flush操作，按照从大到小的顺序，flush若干相对较大的memstore，直到所占用内存小于阈值。

阈值 = “hbase.regionserver.global.memstore.size” * “hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit” * “HBase_HEAPSIZE”

0.4

该配置与“hfile.block.cache.size”的和不能超过0.8，也就是写和读操作的内存不能超过HeapSize的80%，这样可以保证除读和写外其它操作的正常运行。

hbase.hstore.blockingStoreFiles

在region flush前首先判断file文件个数，是否大于hbase.hstore.blockingStoreFiles。

如果大于需要先compation 并且让flush延时90s（这个值可以通过hbase.hstore.blockingWaitTime进行配置），在延时过程中，将会继续写从而使得Memstore还会继续增大超过阈值（“memstore.flush.size” * “hbase.hregion.memstore.block.multiplier”），导致写操作阻塞。当完成compation后，可能就会产生大量写入。这样就导致性能激烈震荡。

15

增加hbase.hstore.blockingStoreFiles，可以减低BLOCK几率。

hbase.regionserver.hfile.durable.sync

控制HFile文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true，HDFS在把数据写入到硬盘后才返回；如果为false，HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。

true

把该值设置为false比true在写入性能上会更优。

hbase.regionserver.thread.compaction.throttle

控制一次Minor Compaction时，进行compation的文件总大小的阈值。

1.5G

Compaction时的文件总大小会影响这一次compaction的执行时间，如果太大，可能会阻塞其它的compaction或flush操作。

hbase.hstore.compaction.min

当一个Store中文件超过该值时，会进行compact。

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适当增大该值，可以减少文件被重复执行compaction。但是如果过大，会导致Store中文件数过多而影响读取的性能

hbase.hstore.compaction.max

控制一次compaction操作时的文件数量的最大值。

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与“hbase.hstore.compaction.max.size”的作用基本相同，主要是控制一次compaction操作的时间不要太长。

hbase.hstore.compaction.max.size

如果一个HFile文件的大小大于该值，那么在Minor Compaction操作中不会选择这个文件进行compaction操作，除非进行Major Compaction操作。

2.5G

这个值可以防止较大的HFile参与compaction操作。在禁止Major Compaction后，一个Store中可能存在几个HFile，而不会合并成为一个HFile，这样不会对数据读取造成太大的性能影响。

hbase.hregion.majorcompaction

由于执行Major Compaction会占用较多的系统资源，如果正在处于系统繁忙时期，会影响系统的性能。

604800000

如果业务没有较多的更新、删除、回收过期数据空间时，建议设置为0，以禁止Major Compaction。

如果必须要执行Major Compaction，以回收更多的空间，可以适当增加该值，同时配置参数“hbase.offpeak.end.hour”和“hbase.offpeak.start.hour”以控制Major Compaction发生在业务空闲的时期。

hbase.regionserver.wal.durable.sync

控制HLog文件在写入到HDFS时的同步程度。如果为true，HDFS在把数据写入到硬盘后才返回；如果为false，HDFS在把数据写入OS的缓存后就返回。

true

把该值设置为false比true在写入性能上会更优。

setWriteToWAL

在执行Put的时候可以指定是否将这条数据写入时同步到WAL里面。

true

如果对数据写入的速度要求极高，并且可以接受HBase节点出现异常后的数据丢失，可以把这个关闭，可以极大地提高写入速度。

COMPRESSION

配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中Block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。

None

并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。推荐使用SNAPPY，因为它有较好的Encoding/Decoding速度和可以接受的压缩率。

Eg: create 'test_table',{NAME => 'cf1', COMPRESSION => 'SNAPPY'}

BLOCKSIZE

配置HFile中Block块的大小，不同的Block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的Block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以Blcok块为单位的，所以越大的Block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。

64K

如果要提升写入的性能，一般扩大到128KB或者256KB，可以提升写数据的效率，也不会影响太大的随机读性能。

Eg: create 'test_table',{NAME => 'cf1', BLOCKSIZE => '32768'}

IN_MEMORY

配置这个表的数据优先缓存在内存中，这样可以有效提升读取的性能。

false

对于一些小表，而且需要频繁进行读取操作的，可以设置此配置项。

Eg: create 'test_table',{NAME => 'cf1', IN_MEMORY => 'true'}

hbase.client.scanner.caching

客户端默认缓存的数据大小，调用Scanner.next的时候会先从缓存中取数据，如果缓存中数据取完后才向regionserver进行scan请求。

100(条)

增大该值可以提高客户端读取数据的速度，并且大大降低对regionserver的请求个数。

hbase.client.scanner.max.result.size

client请求rs上每次返回结果的最大大小。

2MB

可以增大该数值来增加每次请求regionserver上得到数据量，从而降低到regionserver的请求。

hfile.block.cache.size

HBase 缓存区大小，主要影响查询性能。根据查询模式以及查询记录分布情况来决定缓存区的大小。

0.25

如果采用随机查询使得缓存区的命中率较低，此时缓存区的性价比其实并不高，这种情况下可以适当降低缓存区大小。

dfs.client.read.shortcircuit

是否启动shortcircuit读功能。HDFS shortcircuit读允许直接读HDFS的DataNode。

true

把该值设置为true比false在读取性能上会更优。

hbase.splitlog.manager.timeout

HMaster在执行分布式WAL split的时候，会在ZK上创建和发布task，之后所有的Worker会抢占此task再执行，此参数控制hmaster在Worker抢占task后执行WAL split的超时时间，如果超时，将重新发布task。

600000ms

如果集群中的region个数比较多，或者访问和写入HDFS的速度缓慢，可适当调整此参数来保证WAL split能够正常完成。

hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads

在Worker执行WAL split的task的时候，会对该WAL文件相关的所有region分别创建rocover-edit文件，此参数控制同时写入HDFS的线程个数。

3

如果集群中的region个数特别多，需要保证WAL split的速度(如果WAL split太慢会直接导致hmaster失败)，可以适当地加大此线程数。但是如果当前HDFS上的负载已经很高，加大此参数并不能改善WAL split的速度。