什么是HBase？HBase性能优化方法有哪些？

HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个开源、分布式、可扩展的NoSQL数据库。随着大数据应用需求的不断增长，HBase在存储和处理海量数据方面扮演着重要角色。为了高效地使用HBase，需要对HBase进行性能优化。HBase性能优化的常用方法如下。

1.API性能优化

用户通过客户端使用API读写数据时，可以采用以下方法对HBase进行性能优化。

（1）关闭自动刷新写入

使用setAutoFlush(boolean autoFlush)方法，关闭HBase表的自动刷新写入功能。setAutoFlush(boolean autoFlush)方法源代码如下图所示，这是HTable类里的一个成员方法，调用该方法时直接传入布尔类型的false作为其参数即可，即HTable.setAutoFlush(false)。

向HBase表中大量写入数据（进行put操作）时，如果关闭自动自动刷新写入功能，写入的数据会先存放到一个缓冲区，当缓冲区被填满后再传送到HRegion服务器。如果启动了自动功能，每进行一次put操作都会将数据传送到HRegion服务器，会增加网络负载。

（2）设置扫描范围

在使用扫描器处理大量的数据时，可以设置扫描指定的列数据，避免扫描未使用的数据，减少内存开销。

1. 查看一个列族的数据

   scan '表名',{NAME=>'列族'}

2. 查看多个列族的数据

   scan '表名',{COLUMNS=>['列族1','列族2',’列族n’]}

3. 指定行键范围(包前不包后)

   scan '表名',{STARTROW=>'行键1',ENDROW='行键2'}

4. 查询表中时间戳指定范围的数据

   scan'user',{TIMERANGE=>[16066740234, 16066740996]}

5. 对于API操作，在实际开发生产中，通常会把查询数据的相关代码封装成一个额外的独立的方法，对应处理相关数据，具体代码示例如下：

（3）关闭ResultScanner

1. 通过扫描器获取数据后，关闭ResultScanner，这样可以尽快释放对应的HRegionServer的资源。

2. ResultScanner类用于存储服务端扫描的最终结果，可以通过遍历该类获取查询结果。但是，如果不关闭该类，可能会出现服务端在一段时间内一直保存连接，资源无法释放，从而导致服务器端某些资源的不可用，还有可能引发RegionServer的其他问题。所以在使用完该类之后，需要执行关闭操作。这一点与JDBC操作MySQL类似，需要关闭连接。代码的最后一行rsScanner.close（）就是执行关闭ResultScanner。

（4）使用过滤器

使用过滤器过滤出需要的数据，尽量减少服务器通过网络返回到客户端的数据量。

1. 行键前缀过滤器(行键以什么开头)

   scan '表名',{FILTER=>"PrefixFilter('值')"}

2. 列过滤器(列标识符中含有值)

   scan '表名',{FILTER=>"QualifierFilter(=,'substring:值')"}

3. 列前缀过滤器

   scan '表名',{FILTER=>"ColumnprefixFilter('值')"}

4. 值过滤器

   scan '表名',{FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:值')"}

5. API操作

   对于过滤器的API操作代码部分较多，有兴趣的话可以自信百度。

（5）批量写数据

通过调用HTable.put(Put)方法只能将一个指定的行键记录写入HBase，而通过调用HTable.put(List)方法可以将指定的行键列表，批量写入多行记录，减少网络I/O开销。

2.优化配置

（1）增加处理数据的线程数

在hbase安装目录下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中设置HRegionServer处理I/O请求的线程数，即设置hbase.regionserver.handler.count，该默认值为10。具体如下。

该线程数通常的设置范围为100~200，可以提高HRegionServer的性能。需要注意的是，当数据量很大时，如果该值设置过大，则HBase处理的数据会占用较多的内存，因此该值不是越大越好。

（2）增加堆内存

在hbase安装目录下的/hbase/conf/hbase-env.sh文件中修改堆内存的大小，可以根据实际情况增加堆内存。

（3）调整HRegion的大小

在hbase安装目录下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改HRegion的大小。

通常HBase使用较少的HRegion，可以使HBase集群更加平稳地运行；使用较大的HRegion，能够减少HBase集群的HRegion数量。HBase中HRegion的默认大小是256MB，用户可以配置1GB以上的HRegion。

（4）调整堆中块缓存大小

在hbase安装目录下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改块缓存大小。

该参数的默认值是0.2，适当增大堆中块缓存可以提高HBase读取大量数据时的效率。

（5）调整Memstore大小

在hbase安装目录下的/hbase/conf/hbase-site.xml文件中修改Memstore大小，设置最大memstore，默认为堆内存的40%（0.4）。

设置最小memstore，默认为最大memstore的95%。

3.其他配置优化建议

（1）使用本地读取

在HBase集群中，如果有足够的本地存储空间，可以将HBase表存储在本地磁盘上而不是HDFS上，以减少数据访问的网络开销。

（2）使用压缩

启用HBase内置的数据压缩功能，可以减少数据存储空间，降低IO负载，提高查询性能。

（3）定期监控与调整

性能优化是一个动态的过程，需要定期监控HBase集群的性能指标，并根据实际情况调整配置参数以保持最佳性能。

4.总结

以上优化配置建议只是一些常见的方案，实际应用中需要根据具体的HBase集群配置和负载情况进行适当调整。在进行任何优化配置之前，建议备份配置文件，以防止配置错误导致集群故障。