Hbase基础设置优化

- 日理万妓 2022-11-12 01:43 228阅读 0赞

# Hbase基础设置优化 #

## 1．允许在HDFS的文件中追加内容 ##

hdfs-site.xml、HBase-site.xml

*  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。

## 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

## 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。

## 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．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。

## 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。

## 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。

## 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。

## 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：

*  128M就是Memstore的默认阈值

HBase.hregion.memstore.flush.size：134217728

*  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

*  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