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。...优化原理：BlockCache作为读缓存，对于读性能来说至关重要。...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！...优化建议：避免Region无故迁移，比如关闭自动balance、RS宕机及时拉起并迁回飘走的Region等；在业务低峰期执行major_compact提升数据本地率 HBase读性能优化归纳 在本文开始的时候提到读延迟较大无非三种常见的表象...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。
4.创建HBase表，用于测试 create 'user_info','info' （可左右滑动） ? ?...连接的HBaseUtil工具类，内容如下： package utils import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client...import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark...3.查看HBase中user_info表数据 ?...5.通过Hue查看HBase的user_info表数据 Kafka的数据已成功的录入到HBase的user_info表中 ? HBase 命令行查看数据 ?
再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。...通常 HBase 依赖 HDFS 做为底层分布式文件系统，本文以此做前提并展开，详细介绍 HBase 的架构，读路径以及优化实践。...至此，我们对 HBase 的关键组件和它的角色以及架构有了一个大体的认识，下面重点介绍下 HBase 的读路径。 三、读路径解析 客户端读取数据有两种方式， Get 与 Scan。...四、读优化 在介绍读流程之后，我们再结合有赞业务上的实践来介绍如何优化读请求，既然谈到优化，就要先知道哪些点可会影响读请求的性能，我们依旧从客户端和服务端两个方面来深入了解优化的方法。...五、总结 HBase 读路径相比写路径更加复杂，本文只是简单介绍了核心思路。
size is 816322560 816322560 bytes read now real 0m0.770s user 0m0.000s sys 0m0.768s 硬盘读取性能...sdb: Timing buffered disk reads: 2454 MB in 3.00 seconds = 817.84 MB/sec 10块物理磁盘，做了Raid10，因此读性能高...cached影响文件的读取性能，而buffers影响到文件的打开性能。
fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《Spark2Streaming读Kerberos...环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到...github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/src/main/resources/0293.properties 相关阅读： 《Spark2Streaming读Kerberos...环境的Kafka并写数据到HBase》 《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HDFS》 《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到...Hive》 《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》 《SparkStreaming读Kafka数据写HBase》 《SparkStreaming读Kafka
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
HBaseConAsia2017分享过一个G1GC调优的PPT: http://openinx.github.io/2012/01/01/my-share/ 首先，对G1算法不熟悉的同学，可以仔细读一读Oracle...的G1算法教程，教程基本交代了G1的运行原理以及和CMS本质区别，如果对算法细节感兴趣，可以读一下Garbage-First Garbage Collection这篇论文，JVM的G1实现应该是按照这篇论文来的
读前提示：Linux是个通用操作系统，鸿蒙是特殊领域专用系统。在专属领域中，鸿蒙肯定会比Linux发挥得好。作为开发者，我们需要知道软件工程中的trade off，才不会被一些标题党带着走。...但是微内核会有性能问题。以文件系统为例，和硬件设备交互就需要频繁切换到内核态，这样会带来性能损耗。那鸿蒙怎么解决这类问题呢？我们就来解读解读论文里提到的优化点。...page fault会有一定的性能问题。主要原因在于从内核到分页器的额外往返通信。...那总得来说呢，鸿蒙里面提到的性能优化手段还是比较精彩的。大多数基于work load来做出优化的，思路值得学习。 操作系统上的生态该怎么办？ 说完如何解决微内核的性能问题。我们继续讲解生态问题。...但论文里面提到了一个有意思的方法，根据安全和性能要求，切分了驱动中的数据平面和控制平面。
HBase的性能优化有哪些方法？ HBase是一个高性能的分布式数据库，但在处理大规模数据时，仍然需要进行性能优化以提高查询和写入的效率。...下面是一些HBase性能优化的方法： 数据模型设计优化： 表的设计：合理设计表的列簇、列族和列的结构，避免过多的列族和冗余的数据。...下面是一个具体的案例，演示了如何使用批量写入和批量读取来优化HBase的性能： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase...通过以上代码，我们可以了解到HBase的性能优化可以通过数据模型设计优化、预分区和预分割表、批量写入和批量读取、压缩和缓存、Bloom Filter和Block Cache等方法来实现。...这些方法可以提高HBase的查询和写入效率，从而提升系统的性能。
顺序预读（prefetch，在Linux中也称为预读，read ahead）是一种用于提升顺序读性能的技术，用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。...I/O预读背景 带宽和延迟是I/O性能的两个主要衡量标准。对于这两个标准，在磁盘、内存和处理器之间存在着巨大的性能差距。...共享预读内存和缓存内存是一种常见的做法，这为预读和缓存之间的交互打开了大门。 预读的设计权衡 预读大小对I/O性能有很大影响，被认为是主要的预读参数。...因此，预读命中的好处就增加了，它增加了预读的重要性，意味着底层存储应该更主动地进行预读。 因此，即使牺牲一定的预读命中率，它也可以提高总体I/O性能。...下图为用FIO测试工具，对小文件顺序读、大文件顺序读场景进行测试，在Linux客户端预读开启和关闭情况下，不同内核版本的不同性能表现。
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。...优化原理：BlockCache作为读缓存，对于读性能来说至关重要。...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！...优化原理：数据本地率太低很显然会产生大量的跨网络IO请求，必然会导致读请求延迟较高，因此提高数据本地率可以有效优化随机读性能。...优化建议：避免Region无故迁移，比如关闭自动balance、RS宕机及时拉起并迁回飘走的Region等；在业务低峰期执行major_compact提升数据本地率 HBase读性能优化归纳 读延迟较大无非三种常见的表象
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。...下面给个具体的例子： 3 HBase 读调优 3.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于读操作，提高读数据的吞吐量，举一个例子： 3.2 HTable 读参数设置 3.2.1...3.4 多线程并发读 在客户端开启多个 HTable 读线程，每个读线程负责通过 HTable 对象进行 get 操作。...，首先在缓存中查找，如果存在则直接返回，不再查询 HBase；否则对 HBase 发起读请求查询，然后在应用程序中将查询结果缓存起来，下次便可直接在缓存中查找。...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？...因此HBase并不是列式存储，更有点像行式存储。 2、HBase扫描本质上是一个一个的随即读，不能做到像HDFS（Parquet）这样的顺序扫描。...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
github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos...5.通过CM下载HBase客户端配置文件 ?...> （可左右滑动） 具体需要的依赖包，可以参考Fayson前面的文章《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》 2.添加访问HBase的集群配置信息hdfs-site.xml...2.运行脚本向Kafka的Kafka_hbase_topic生产消息 ? 3.使用hbase shell命令查看数据是否入库成功 ?...6.在访问Kerberos环境的HBase，需要加载HBase的客户端配置文件，因为在访问HBase时需要使用Hadoop的UserGroupInformation对象登录Kerberos账号，为了方便直接将三个配置文件加载
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
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。...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...在一些场景下，我们可以适当调整两部分比例，比如写多读少的场景下我们可以适当调大写缓存，让 HBase 更好的支持写业务，相反类似，总之两个参数要配合调整。 6....HBase 性能调优有了一定的认识。
HBase提供了强大的存储和读写性能，但为了在实际的生产环境中充分发挥其效能，深入了解HBase的读写路径，并通过性能调优来优化整体数据处理过程是十分必要的。...数据量的增加和用户请求的复杂化，HBase的读写性能也面临着巨大的挑战。在这种背景下，深入了解HBase的内部工作机制并进行性能调优，已经成为确保系统稳定性和高效性的重要一环。...API发起读请求，查询指定行键的数据 步骤2：查找MemStore 首先从MemStore中查找数据，因为这是最新的数据 步骤3：查找BlockCache...HBase 性能调优指南调优写入性能配置适当的MemStore大小：可以通过调大MemStore的大小（参数hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit）来减少频繁的刷写操作...BlockCache大小：BlockCache是HBase读取性能的关键因素，配置合适的缓存大小（参数hbase.regionserver.global.blockcache.size）可以显著提升读取性能
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。
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。...如下图所示： 读分析 client要读取信息，先查询下Client端的Cache中是否存在数据，如果存在，刚直接返回数据。...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。
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