通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase,同样HBase提供了另一个方法:通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的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。 2.4 多线...
通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase,同样HBase提供了另一个方法:通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的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。 2.4 多线...
因此,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。 值得注意的是:谨慎选择关闭WAL日志,因为这样的话,一旦RegionServer宕机,Put/Delete的数据将会无法根据WAL日志进行恢复。 2.3 批量写 通过调用HTable.pu...
通过调用HTable.put(Put)方法可以将一个指定的row key记录写入HBase,同样HBase提供了另一个方法:通过调用HTable.put(List<Put>)方法可以将指定的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。 4多线程并...
1.Put List Size HBase的Put支持单条插入,也支持批量插入。 2. AutoFlush AutoFlush指的是在每次调用HBase的Put操作,是否提交到HBase Server。 默认是true,每次会提交。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...
1)调整WAL:写WAL日志,涉及IO操作,关闭WAL日志,将提升集群写性能; 2)增大MemTable内存: 增大MemTable的内存,避免频繁刷盘阻塞写操作。 1.3 服务端读操作优化 在HBase集群Server端处理读请求的路径上,BlockCache 内存容量、HFile文件数量对读请有影响。除了基本的优化操作外,还可以从如下方面着手: ...
可以通过设置hbase.table.sanity.checks为false来绕过压缩测试,如果需要强制使用ZSTD压缩。 监控和调优:定期监控HBase的运行状态,包括压缩操作的时间和效率,以及系统的资源使用情况,如CPU、内存和磁盘I/O。 HBase性能调优的一般策略 预分区:在创建HBase表时,预先将表的Region进行划分,避免数据集中写入单个Region导致的...
由于Master 只是做一些管理操作,实际处理读写请求和存储数据的都是 RegionServer 节点,所以一般内存问题都出在 RegionServer 上。 这里给的建议是,小堆(4G及以下)选择 CMS,大堆(32G及以上)考虑用 G1,如果堆内存介入 4~32G 之间,可自行测试下两种方案。剩下来的就是 GC 参数调优了。
Client端 1.hbase.client.write.buffer:默认为2M,写缓存大小,推荐设置为5M,单位是字节,当然越大占用的内存越多,此外测试过设为10M下的入库性能,反而没有5M好 2.hbase.client.pause:默认是1000(1s),如果你希望低延时的读或者写,建议设为200,这个值通常用于失败重试,region寻找等 3.hbase.client.retries....
1.原始数据实时ETL任务HBase调优 1.1 数据写入hbase优化 上一节写入数据,一条条数据put到表中,对于大量数据的写入,效率极低,因此针对此项进行优化 使用hbase客户端写缓存进行批量写入数据到hbase中 hbase客户端写缓存对象:BufferedMutator hbase的每一次put操作写入数据,实际上是一个RPC操作,将客户端的数据传输到h...