Hadoop之Hbase从入门到精通2.docx

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1、Hadoop之Hbase从入门到精通2一、HBase性能调优我们经常看到一些文章吹嘘某产品如何如何快，如何如何强，而自己测试时却不如描述的一些数据。其实原因可能在于你还不是真正理解其内部结构，对于其性能调优方法不够了解。本文转自TaoBao的KenWu同学的博客，是目前看到比较完整的HBase调优文章。原文链接：HBase性能调优因官方BookPerformanceTuning部分章节没有按配置项进行索引，不能达到快速查阅的效果。所以我以配置项驱动，重新整理了原文，并补充一些自己的理解，如有错误，欢迎指正。配置优化zookeeper

2、.session.timeout默认值：3分钟（180000ms）说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管.调优：这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。不过需要注意的是，对于一些Onl

3、ine应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了（让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。hbase.regionserver.handler.count默认值：10说明：Regi

4、onServer的请求处理IO线程数。调优：这个参数的调优与内存息息相关。较少的IO线程，适用于处理单次请求内存消耗较高的BigPUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于BigPUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景。较多的IO线程，适用于单次请求内存消耗低，TPS要求非常高的场景。设置该值的时候，以监控内存为主要参考。这里需要注意的是如果server的region数量很少，大量的请求都落在一个region上，因快速充满memstore触发flush导致的读写锁会影响全局TPS，不是IO线程数

5、越高越好。压测时，开启EnablingRPC-levellogging，可以同时监控每次请求的内存消耗和GC的状况，最后通过多次压测结果来合理调节IO线程数。这里是一个案例HadoopandHBaseOptimizationforReadIntensiveSearchApplications，作者在SSD的机器上设置IO线程数为100，仅供参考。hbase.hregion.max.filesize默认值：256M说明：在当前ReigonServer上单个Reigon的最大存储空间，单个Region超过该值时，这个Region会被自动

6、split成更小的region。调优：小region对split和compaction友好，因为拆分region或compact小region里的storefile速度很快，内存占用低。缺点是split和compaction会很频繁。特别是数量较多的小region不停地split,compaction，会导致集群响应时间波动很大，region数量太多不仅给管理上带来麻烦，甚至会引发一些Hbase的bug。一般512以下的都算小region。大region，则不太适合经常split和compaction，因为做一次compact和sp

7、lit会产生较长时间的停顿，对应用的读写性能冲击非常大。此外，大region意味着较大的storefile，compaction时对内存也是一个挑战。当然，大region也有其用武之地。如果你的应用场景中，某个时间点的访问量较低，那么在此时做compact和split，既能顺利完成split和compaction，又能保证绝大多数时间平稳的读写性能。既然split和compaction如此影响性能，有没有办法去掉？compaction是无法避免的，split倒是可以从自动调整为手动。只要通过将这个参数值调大到某个很难达到的值，比如1

8、00G，就可以间接禁用自动split（RegionServer不会对未到达100G的region做split）。再配合RegionSplitter这个工具，在需要split时，手动split。手动split在灵活性和稳定性上比起自动