测试环境配置信息
Ambari+HDP大数据平台，5个节点服务器
CPU配置：16核 Intel 2.20GHz
操作系统：CentOS7.7/Linux x86_64
HDFS空间：4TB
HDFS文件备份数：3节点
Hbase MASTER和REGIONSERVERS各一个
测试数据模型
模拟某酒店顾客信息表1个列族，33列字段，目标数据量1亿+
一、新增数据性能
单条数据插入，平均不到250条/秒，每1000条需要4秒多，平均每条耗时4毫秒
本地往服务器批量插入数据，平均在1000条/秒左右
服务器上测试批量插入数据，基数2004万条，新增100万耗时693秒，平均1443条/秒
基数2004万条，新增1000万耗时6887秒，平均1452条/秒
基数2004万条，新增8000万耗时15:21:24，合55284秒，平均1447条/秒
结论：
随着入库数据量的增长插入数据性能没有受影响，一直比较稳定。
二、查询数据性能
1亿+数据量的表
1、Java客户端查询
连续根据rowKey查4条记录，分别耗时5575毫秒、39毫秒、6毫秒、4毫秒，初次查询较慢，需要几秒时间，之后查询很快，都是毫秒级响应。
2、HBase shell查询
连续根据rowKey查3条记录，分别耗时137毫秒、29毫秒、31毫秒
连续根据rowKey查同一条记录，分别耗时31毫秒、27毫秒、17毫秒
3、scan性能
HBase shell根据rowKey范围scan扫描10条记录，耗时159毫秒
4、行键过滤性能
根据rowKey前缀进行过滤查询，1亿+数据中过滤出1条记录耗时1170秒，
一直等待很长时间，效率很差，可能全表扫描了，不建议使用
三、修改数据性能
连续根据rowKey修改3条记录，分别耗时31毫秒、5毫秒、7毫秒
四、删除数据性能
连续根据rowKey删除3条记录，分别耗时54毫秒、3毫秒、22毫秒
五、数据导入性能
1、Kettle导入
Kettle 从csv读取数据导入HBASE库，平均1800条/秒左右
2、ImportTsv命令导入
HBASE ImportTsv命令从Hdfs上的csv目录导入数据2004万条，耗时2小时22分32秒，合8552秒，平均2343条/秒
六、count统计性能
1、HBase shell count命令统计
200万数据统计count数，耗时 61秒
2004.1009万数据统计count数，耗时664秒
2、执行 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'hotel_guest’命令统计
2004.1009万数据count数，耗时284秒
3、执行 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'hotel_guest’命令统计
1亿+数据count数，耗时21分25秒，合1285秒
七、总结
Hbase库新增数据，以及根据RowKey修改、查询、删除数据性能较好，都是毫秒级响应，与MySQL小表操作基本相当，且性能不会像MySQL那样随着存入数据量增长而下降。
Hbase行键过滤性能较差，大数据量环境下不建议使用。
Hbase库数据批量导入性能与其他数据库相比没有优势，应该算比较低的。
