环境

：suse  8G内存，8核，12T磁盘


          hbase master 占一台，其他7台作为hbase的region server


注意

：此处不讨论hadoop



情景

：


          我们有7亿的数据，需要做查询操作，需要从1.7亿的表中查找一个字段，并写入到7亿数据的表中。


          这里为了描述方便，将7亿数据的表称为：A表，1.7亿数据的表称为B表。



          在初期，我们采用的逻辑是：将A表中的数据读取一行，根据其中的某个字段去组织一个GET，然后


          立刻提交，从B表取得要查询的字段的值，组织成一个PUT，并提交到A表。


          那么这么做的话，完全发挥不出hbase的效率，因为每个get之间它的key不一定连续，或者说是在同一范围


          而hbase的服务端会根据每个请求去加载数据到内存，由于请求的块分散，那么数据在内存中的替换过多的频繁。


          很有可能和直接读取磁盘数据差不多。


          并且采用这种逻辑去处理数据，需要花费时间太多。差不多是10W行读写数据需要40分钟。这对于A表的更新操作


          完全是不能接受的。



          之后，通过读数据的读取操作进行封装，组织成一个ArrayList<Get> 当到一定程度的时候采取提交。这里还有一个情况就是


         

 有些数据查询不到，那么需要去连接数据库去申请一个自动分配的值，并立刻提交，因为后面可能有请求这个数据。


          这就需要分开处理。


       

   在组织GET 列表的时候需要先查询，注意，不要采用table.get去取一个cell的值并判断是否为null来处理。


          而是用table.exist(get) 去查询，这是在server-side跑的

，效率要高很多。


          对于查询不到的值立刻申请值并写入A表。


          对于查询的到的，那么就可前面说的组织get 加入到GET列表中，到一定程度再去一次提交，在取到值之后，


          在根据将循环数据的记录，将这些组织成put，数量和GET列表一样，不要去具体指定，在循环一次后直接table.put



          其他参数修改方面，写的都很多，这里就不提了。



处理速度（取至其中一台服务器中跑的任务）：


2011-12-30 17:10:03 Start Write Lines:1700000


2011-12-30 17:14:10 Writed Lines:1700000


2011-12-30 17:14:11 Start Write Lines:1800000


2011-12-30 17:18:21 Writed Lines:1800000


2011-12-30 17:18:22 Start Write Lines:1900000


2011-12-30 17:22:29 Writed Lines:1900000


2011-12-30 17:22:29 Start Write Lines:2000000


2011-12-30 17:26:37 Writed Lines:2000000


2011-12-30 17:26:37 Start Write Lines:2100000



大约是查询，写入速度是4分钟处理10W行数据。


也就是4000/s的速率，较之前的处理方式提升了一个量级




hbase写数据性能优化 hbase查询慢优化_hadoop





参考：

1、使用bloomfilter和mapfile_index_interval



Bloomfilter(开启/未开启=1/0)


mapfile_index_interval



Exists(0-10000)/ms



Get(10001 - 20000)/ms



0



128



22460



23715



0



0



11897



11416



0



64



13692



14034



1



128



3275



3686



1



64



2961



3010



1



0



3339



3498










测试环境为:单机,规模为10万条数据。随机在10000条数据中有99条存在的情况下。



结论：开启bloomfilter比没开启要快3、4倍。而适当的减少mapfile_index_interval可以提升性能


注意：


在1.9.3版本的hbase中，bloomfilter是不支持的，存在一个bug，可以通过如下的修改加以改正：
    (1)、在方法org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HStore.createReaders()中，找到如下行
    BloomFilterMapFile.Reader reader = file.getReader(fs, false, false);
    将其改成
    BloomFilterMapFile.Reader reader = file.getReader(fs, this.family.isBloomfilter(), false);
    (2)、在方法org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor.toString()中，找到如下的代码行 

if (key != null && key.toUpperCase().equals(BLOOMFILTER)) {  
         // Don't emit bloomfilter.  Its not working.  
         continue;  
       }


    将其注释掉

2、hbase对于内存有特别的嗜好，在硬件允许的情况下配足够多的内存给它。
    通过修改hbase-env.sh中的
    export HBASE_HEAPSIZE=3000 #这里默认为1000m

3、修改java虚拟机属性
    (1)、在环境允许的情况下换64位的虚拟机
    (2)、替换掉默认的垃圾回收器，因为默认的垃圾回收器在多线程环境下会有更多的wait等待
    export HBASE_OPTS="-server -XX:NewSize=6m -XX:MaxNewSize=6m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode"

4、增大RPC数量
    通过修改hbase-site.xml中的    
    hbase.regionserver.handler.count属性，可以适当的放大。默认值为10有点小

5、做程序开发是注意的地方
    (1)、需要判断所求的数据行是否存在时，尽量不要用HTable.exists(final byte [] row) 而用HTable.exists(final byte [] row, final byte[] column)等带列族的方法替代。
    (2)、不要使用HTable.get(final byte [] row, final byte [] column) == null来判断所求的数据存在，而是用HTable.exists(final byte [] row, final byte[] column)替代
    (3)、HTable.close()方法少用.因为我遇到过一些很令人费解的错误

6、记住HBase是基于列模式的存储，如果一个列族能搞定就不要把它分开成两个，关系数据库的那套在这里很不实用.分成多个列来存储会浪费更多的空间，除非你认为现在的硬盘和白菜一个价。

7、如果数据量没有达到TB级别或者没有上亿条记录，很难发挥HBase的优势，建议换关系数据库或别的存储技术。