1. HBase优化

2. 预分区

每一个region维护着StartRow与EndRow，如果加入的数据符合某个Region维护的RowKey范围，则该数据交给这个Region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。

2.1. 手动设定预分区

create 'staff1','info',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

分为5个区 0-1000 1000-2000 2000-3000 3000-4000

2.2. 生成16进制序列预分区

create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

会分为15个区

2.3. 按文件设置的规则分区

创建splits.txt文件内容如下：

aaaa
bbbb
cccc
dddd

create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => '/home/atguigu/splits.txt'

2.4. 使用JavaAPI创建预分区

//自定义算法，产生一系列hash散列值存储在二维数组中
byte[][] splitKeys = 某个散列值函数
//创建HbaseAdmin实例
HBaseAdmin hAdmin = new HBaseAdmin(HbaseConfiguration.create());
//创建HTableDescriptor实例
HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);
//通过HTableDescriptor实例和散列值二维数组创建带有预分区的Hbase表
hAdmin.createTable(tableDesc, splitKeys);

3. RowKey设计

一条数据的唯一标识就是RowKey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于RowKey处于哪个一个预分区的区间内，设计RowKey的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜。

3.1. 生成随机数、hash、散列值

比如：
原本rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原本rowKey为3001的，SHA1后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原本rowKey为5001的，SHA1后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的rowKey来Hash后作为每个分区的临界值。

3.2. 字符串反转

20170524000001转成10000042507102
20170524000002转成20000042507102

3.3. 字符串拼接

20170524000001_a12e
20170524000001_93i7

4. 内存优化

HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为GC过程持续太久会导致RegionServer处于长期不可用状态，一般16~48G内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。

5. 基础优化

5.1. 允许在HDFS的文件中追加内容

在hdfs-site.xml、hbase-site.xml中添加

属性：dfs.support.append

解释：开启HDFS追加同步，可以优秀的配合HBase的数据同步和持久化。默认值为true。

5.2. 优化DataNode允许的最大文件打开数

hdfs-site.xml

属性：dfs.datanode.max.transfer.threads

解释：HBase一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为4096或者更高。默认值：4096

5.3. 优化延迟高的数据操作的等待时间

hdfs-site.xml

属性：dfs.image.transfer.timeout

解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认60000毫秒），以确保socket不会被timeout掉。

5.4. 优化数据的写入效率

mapred-site.xml

属性： mapreduce.map.output.compress mapreduce.map.output.compress.codec

解释：开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率，减少写入时间。

第一个属性值修改为true

第二个属性值修改为：org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec或者其他压缩方式。

5.5. 设置RPC监听数量

hbase-site.xml

属性：Hbase.regionserver.handler.count

解释：默认值为30，用于指定RPC监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。

5.6. 优化HStore文件大小

hbase-site.xml

属性：hbase.hregion.max.filesize

解释：默认值10737418240（10GB），如果需要运行HBase的MR任务，可以减小此值，因为一个region对应一个map任务，如果单个region过大，会导致map任务执行时间过长。该值的意思就是，如果HFile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个Hfile。

5.7. 优化HBase客户端缓存

hbase-site.xml

属性：hbase.client.write.buffer

解释：用于指定Hbase客户端缓存，增大该值可以减少RPC调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。

5.8. 指定scan.next扫描HBase所获取的行数

hbase-site.xml

属性：hbase.client.scanner.caching

解释：用于指定scan.next方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。

5.9. flush、compact、split机制

当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；

compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile文件。

split则是当Region达到阈值，会把过大的Region一分为二。

涉及属性：

即：128M就是Memstore的默认阈值

hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728

即：这个参数的作用是当单个HRegion内所有的Memstore大小总和超过指定值时，flush该HRegion的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4

hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38

即：当MemStore使用内存总量达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit指定值时，将会有多个MemStores flush到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到MemStore使用内存略小于lowerLimit