在集群上运行任何性能基准测试工具时，关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试，并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。...HBase集群配置和数据集的大小可能会改变同一集群上工作负载的性能和测试结果。您应该根据要了解的有关集群性能的信息来选择此数据集大小。...在HBase性能期间，我们密切关注第95和第99个百分位延迟。平均延迟只是总吞吐量除以总时间，但是第95个百分位数和第99个百分位数显示了影响总工作负载吞吐量的实际异常值。...这是一个非常流行的工具，用于比较NoSQL数据库管理系统的相对性能。...要使用YCSB来测试运营数据库的性能，请查看博客如何为HBase运行YCSB 原文作者：Surbhi Kochhar 原文链接：https://blog.cloudera.com/hbase-performance-testing-using-ycsb
目前小米已经在线上开始大规模使用G1垃圾回收算法，在论坛中也看到一些朋友在讨论使用G1碰到的各种各样的问题，这里打算写一篇文章记录下调G1的一些经验。 先传送门...
可见，读请求不均衡不仅会造成本身业务性能很差，还会严重影响其他业务。当然，写请求不均衡也会造成类似的问题，可见负载不均衡是HBase的大忌。...另外，HBase 2.0对offheap的改造（HBASE-11425）将会使HBase的读性能得到2～4倍的提升，同时GC表现会更好！...列族设计优化 HBase列族设计对读性能影响也至关重要，其特点是只影响单个业务，并不会对整个集群产生太大影响。...从HDFS的角度望上层看，HBase即是它的客户端，HBase通过调用它的客户端进行数据读写操作，因此HDFS的相关优化也会影响HBase的读写性能。这里主要关注如下三个方面： 10....HBase读性能优化总结 性能优化是任何一个系统都会遇到的话题，每个系统也都有自己的优化方式。 HBase作为分布式KV数据库，优化点又格外不同，更多得融入了分布式特性以及存储系统优化特性。
HBase简介 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，是对Google论文BigTable的实现，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。...表在进行split的时候，会耗费大量的资源，频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响。HBase提供了预分区功能，即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。...另外，HBase 2.0对offheap的改造（HBASE-11425）将会使HBase的读性能得到2～4倍的提升，同时GC表现会更好！...列族设计优化 HBase列族设计对读性能影响也至关重要，其特点是只影响单个业务，并不会对整个集群产生太大影响。...从HDFS的角度望上层看，HBase即是它的客户端，HBase通过调用它的客户端进行数据读写操作，因此HDFS的相关优化也会影响HBase的读写性能。这里主要关注如下三个方面： 10.
Snappy 与 LZO 相比，Snappy 整体性能优于 LZO，解压/压缩速度更快，但是压缩率稍低。各种压缩各有不同的特点，需要根据需求作出选择。...BLOCKCACHE 是读缓存，如果该列族数据顺序访问偏多，或者为不常访问的冷数据，那么可以关闭这个 blockcache，这个配置需要谨慎配置，因为对读性能会有很大影响。...row key 列表，批量写入多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络 I/O 开销，这对于对数据实时性要求高，网络传输 RTT 高的情景下可能带来明显的性能提升。...row key 列表，批量获取多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络 I/O 开销，这对于对数据实时性要求高而且网络传输 RTT 高的情景下可能带来明显的性能提升。...的设计是只有 rowkey 是索引，rowkey 都变成随机的了，读数据只能做性能极低的全表扫描了。
和hbase.hregion.memstore.block.multiplier共同作用，等于两者相乘，我们的hbase.hregion.memstore.flush.size设置的是256M，hbase.hregion.memstore.block.multiplier...两个相关参数的默认值如下： hbase.hregion.memstore.flush.size=128M hbase.hregion.memstore.block.multiplier=4 或者这样的日志...一种是加快flush速度： hbase.hstore.blockingWaitTime = 90000 ms hbase.hstore.flusher.count = 2 hbase.hstore.blockingStoreFiles...同样的道理，如果flush加快，意味这compaction也要跟上，不然文件会越来越多，这样scan性能会下降，开销也会增大。...hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1 hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1 增加compaction
大量数据的扫描使用scan API，扫描性能有时候并不能够得到有效保证。 引出问题 HBase作为列式存储，为什么它的scan性能这么低呢，列式存储不是更有利于scan操作么？...Parquet格式也是列式，但它的scan这么优秀，他们的性能差异并不是因为数据组织方式造成的么？...试想，1000w数据一条一条get出来，性能必然不会很好。 那么问题就来了，HBase为什么不支持顺序扫描？ 这是因为HBase支持更新操作以及多版本的概念，这个很重要。...可以说如果支持更新操作以及多版本的话，扫描性能就不会太好。...3、Kudu性能并没有达到Parquet的扫描速度，可以说介于HBase和Parquet之间： Kudu比HBase扫描性能好，是因为Kudu是纯列存，扫描不会出现跳跃读的情况，而HBase可能会跳跃seek
这是使用 HBase 最不可避免的一个话题，就是 HBase 的性能调优，而且通常建立在我们对 HBase 内部运行机制比较了解的基础上进行的，因此无论怎么说，调优这块都是一个相对复杂的事情。...出于性能优化考虑，建议检查相关配置，确保 MSLAB 处于开启状态。 4. 考虑开启 BucketCache 这块涉及到读缓存 BlockCache 的策略选择。...根据上面的分析，一般建议开启 BucketCache，综合考虑成本和性能，建议比较合理的介质是：LRUBlockCache 使用内存，BuckectCache 使用SSD，HFile 使用机械磁盘。...合理配置读写缓存比例 HBase 为了优化性能，在读写路径上分别设置了读缓存和写缓存，参数分别是 hfile.block.cache.size 与 hbase.regionserver.global.memstore.size...HBase 性能调优有了一定的认识。
下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。...； HBase集群中正在执行RIT，即Region正在迁移中； HBase集群正在处理离线的RegionServer； 2.1 负载均衡算法 HBase执行负载均衡操作的时候，如何判断各个RegionServer...HBase系统提供管理员命令来操作负载均衡，具体操作命令： # 使用hbase shell命令进入到HBase控制台，然后开启自动执行负载均衡 hbase(main):001:0> balance_switch...3.性能指标 HBase系统有一个非常重要的性能指标，那就是集群处理请求的延时。...表 hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary money person (3)查看每个RegionServer的耗时情况 hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary
一.前述 1.HBase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。...二.Hbase数据模型 ? 2.1 ROW KEY(相当于关系型数据库中的ID) 决定一行数据 按照字典顺序排序的。...三.Hbase架构 ?...3.1 Client 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问 3.2 Zookeeper 保证任何时候，集群中只有一个master（HA） 存贮所有Region的寻址入口。...的读写性能产生影响。
HBase Shell 常用命令： 注意：HBase在linux命令行下操作时，区分大小写 HBase API HBase 提供Java方式的原生接口，其中需要注意的有： (1)创建Connection...HBase Rest Gateway HBase附带的REST服务器，该服务器将HBase表，行，单元和元数据作为URL指定的资源公开。...HBase到Hive 将HBase的数据作为数据源，建立Hive外部表关联到HBase，利用Hive的HQL查询HBase数据，更进一步，将Hive的元数据同步到Impala，利用Impala的SQL...这是HBase二级索引出现的背景。即二级索引是为了让HBase能够提供更多维度的查询能力。...影响到一个表的一次Major Compaction发生时涉及到的最大数据量 三、RowKey设计的常见技巧、原则 1.影响查询性能的关键因素 基于某一个索引/RowKey进行查询时，影响查询的最关键因素在于能否将扫描的候选结果集限定在一个合理的范围内
Rowkey对Hbase的性能影响非常大，Rowkey的设计就显得尤为的重要。设计的时候要兼顾基于Rowkey的单行查询也要键入Rowkey的范围扫描。...结构图和读取的流程如下图所示： 从上面的路径我们可以看出，用户需要3次请求才能直到用户Table真正的位置，这在一定程序带来了性能的下降。...(3)Hlog数量上限 前面说到Hlog为了保证Hbase数据的一致性，那么如果Hlog太多的话，会导致故障恢复的时间太长，因此Hbase会对Hlog的最大个数做限制。...如果1个表一直不拆分，访问量小也不会有问题，但是如果这个表访问量比较大的话，就比较容易出现性能问题。这个时候只能手工进行拆分。还是很不方便。...大小的时候会将数据刷到磁盘，生产StoreFile，因此势必产生很多的小问题，对于Hbase的读取，如果要扫描大量的小文件，会导致性能很差，因此需要将这些小文件合并成大一点的文件。
hlog整个hregionServer中只有一个 所有这台机器中的所有HRegion都共用这个文件 这样整个机器的磁盘性能都可以为这一个文件提供支持 提升文件的读写效率 hlog文件最终对应的是hdfs...这样的寻址过程是相当耗费时间的，为了提高性能，客户端通常会缓存之前已经知道的region寻址信息，当客户端再次读取同一个表中的数据时，可以通过本地缓存的region地址信息 直接定位读取，提高效率。... 优点 写效率高 读效率高 支持增删改随机读 缺点 顺序信息会丢失 B树 B+树 B-树 B*树 例如MySql 优点 写效率高 读效率高 顺序信息不会丢失 缺点 当数据量很大 性能大幅下降...LSM树 - Log-Structured Merge Tree 例如HBase 支持增、删、读、改、顺序扫描操作 牺牲了一部分读的性能换取了高效写入能力 Hbase系统架构 hbase...比起hive，hive只是在mapreduce上包了一层壳，本质上还是离线数据的处理的工具，实时查询性能有限，本质上是一个基于hadoop的数据仓库工具，不能支持行级别的新增修改和删除。
可以用如下语句在hive上实行创表，然后hbase上会出现对应的表 ? ?...此时可以看见basketball2已经在hbase上建立了 ps：CREATE TABLE basketball2(num int,team string,state string) STORED BY...‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “...:key,player:team,player:state”) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “basketball2”); create table后面跟hive...上要创建的表名，mapping相当于映射，：前面没有东西就相当于是hbase里的rowkey，后面的player相当于列族里的Column family，而team和state相当于Column qualifier
HBase 读取性能优化 ---- 1. HBase服务端优化 1.1 读请求是否均衡 如果数据吞吐量较大，且一次查询返回的数据量较大，则Rowkey 必须进行散列化处理，同时建表必须进行预分区处理。...此时使用缓存不仅无法提升性能，可能还会适得其反。 3....HBase 写入性能调优 ---- 1....2.5 写入 KeyValue 数据是否太大 KeyValue 大小对写入性能影响巨大。如果太大，会对性能产生很大的影响。 RowKey的最大长度限制为64KB，但在实际应用中最多不会超过100B。...这是由于HBase的rowkey会被多次冗余存储，RowKey越大，浪费的内存和硬盘资源也会越多。 Value过大也会对性能产生很大的影响，也会影响到HBase的响应速度。
/bin/hbase shell hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112' 3.列出已经存在的快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> list_snapshots 4.删除快照 $ ..../bin/hbase shell hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 5.从快照复制生成一个新表 $ ..../bin/hbase shell hbase> disable 'myTable' hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112' 提示：因为备份（...7.复制到别的集群当中 该操作要用hbase的账户执行，并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录（hbase.tmp.dir参数控制） 采用16个mappers来把一个名为MySnapshot
引言： 大家在使用HBase的过程中，总是面临性能优化的问题，本文从HBase客户端参数设置的角度，研究HBase客户端数据批量插入性能优化的问题。...事实胜于雄辩，数据比理论更有说服力，基于此，作者设计了这么一个HBase数据插入性能优化实测实验，希望大家用自己的服务器跑出的结果，给自己一个值得信服的结论。...如果此时是单条插入，就会有更多的IO,从而降低性能 3.Write Buffer Size Write Buffer Size在AutoFlush为false的时候起作用，默认是2MB,也就是当插入数据超过...默认是打开，关掉会提高性能，但是如果系统出现故障(负责插入的Region Server 挂掉)，数据可能会丢失。...("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.230.133"); HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.property.clientPort
Hbase(五): JavaApi操作Hbase 依赖 org.apache.hbase hbase-client 0.98.17-hadoop2 org.apache.hbase hbase-server</artifactId...版本一致 Hbase版本可以通过连接Hbase client使用version命令查看 定义静态配置变量 public static Configuration conf; static{ conf...= HBaseConfiguration.create(); conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop1:2181"); } 由于配置变量都是一样的，
因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。...对于相对不太重要的数据，可以在Put/Delete操作时，通过调用Put.setWriteToWAL(false)或Delete.setWriteToWAL(false)函数，放弃写WAL日志，从而提高数据写入的性能...row key列表，批量写入多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高，网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。...row key列表，批量获取多行记录，这样做的好处是批量执行，只需要一次网络I/O开销，这对于对数据实时性要求高而且网络传输RTT高的情景下可能带来明显的性能提升。..., "table1"); HTable table2 = new HTable(conf, "table2"); 备注：即使是高负载的多线程程序，也并没有发现因为共享Configuration而导致的性能问题
而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。 ?...但关系型数据库有几点缺陷： 无法应对高并发的考验，没有办法横向扩展，事务一致性对性能的影响。 而Nosql数据库，也就是Not Only Sql的缩写。扩展性强，并发性能好，数据模型灵活。...Hbase，也就是Hadoop Database是一个高可靠、高性能、可伸缩的分布式数据库。Hbase参考了谷歌的BigTable建模，使用HDFS作为底层存储。...Hbase使用Java编写，还是一种NoSQL数据库，这些特性决定了Hbase独特的应用场景。...通过将数据增量的存入Hbase，并在流式处理中实时查询Hbase，结合历史得到最终的分析结果。
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