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。对于以get为主的查询场景，则将表进行hash预分区，均匀分布；如果以scan为主，则需要兼顾业务场景设计rowkey，在满足查询需求的前提下尽量对数据打散并进行负载均衡。
1.2 BlockCache 设置是否合理
一个通用的规则就是：如果 JVM 内存配置量小于 20G，BlockCache 策略选择 LRUBlockCache；否则选择 BucketCache 策略的 offheap 模式。如果是heap模式，也可以根据业务场景的读写比例来配置堆中读写heap的比例，默认堆中读写缓存均占heap的40%，即读写均衡。
1.3 HFile 文件是否太多
一个 Store 中包含多个 HFile 文件，文件越多，检索所需的 IO 次数越多，读取延迟也越高。文件数量通常取决于 Compaction 的执行策略，一般和两个配置参数有关：hbase.hstore.compactionThreshold 和 hbase.hstore.compaction.max.size ，前者表示一个 store 中的文件数超过阈值就应该进行合并，后者表示参与合并的文件大小最大是多少，超过此大小的文件不能参与合并。
可以查看 RegionServer 级别以及 Region 级别的HFile数量，确认 HFile 文件是否过多。
hbase.hstore.compactionThreshold 设置不能太大，默认为3个。
1.4 Compaction 是否消费系统资源过多
由于配置文件中默认的major compact是定时按表执行，且消耗资源很大，对系统性能影响同样很大，所以对于大 Region 读延迟敏感的业务（100G以上）通常不建议开启自动 Major Compaction，手动低峰期触发；小 Region 或者延迟不敏感的业务可以开启 Major Compaction，但建议限制流量。
1.5 数据本地率是不是很低
尽量避免 Region 无故迁移。对于本地化率较低的节点，可以在业务低峰期执行 major_compact。
2. HBase客户端优化
2.1 scan 缓存是否设置合理
在HBase总RPC次数调整到比较合理的前提下，可以考虑将大 scan 场景下将 scan 缓存从 100 增大到 500 或者 1000，用以减少 RPC 次数。
2.2 get 是否使用批量请求
HBase 分别提供了单条 get 以及批量 get 的 API 接口，使用批量 get 接口可以减少客户端到 RegionServer 之间的 RPC 连接数，提高读取吞吐量。
2.3 请求是否可以显式指定列簇或者列
尽量指定列簇或者列进行精确查询。
2.4 离线批量读取请求是否设置禁止缓存
离线批量读取请求设置禁用缓存，scan.setCacheBlocks(false)，此种场景适用于离线的全表扫秒，如mapreduce。此时使用缓存不仅无法提升性能，可能还会适得其反。
3. HBase列簇设计优化
建议在任何业务都应该设置布隆过滤器，通常设置为 row，除非确定业务随机查询类型为 row column，则设置为 rowcol（适合大量指定column的场景，这种场景下占用的缓存内存以及磁盘的量会增加）。
HBase 写入性能调优
1. HBase 服务器端优化
1.1 Region 是否太少
在表的 Region 数量小于 RegionServer 节点数的场景下，需要将切分部分请求负载高的Region，并迁移到其他 RegionServer 节点上，已达到充分利用服务器资源，负载均衡。
1.2 写入请求是否均衡
检查 RowKey 设计以及预分区策略，保证写入请求均衡。针对get查询为主的表，可以使用hash预分区策略；针对scan为主的表，建议使用分段预分区的策略。
1.3 使用 SSD 存储 WAL
将 WAL 文件写到SSD上，对于写性能会有非常大的提升。
使用该特性配置步骤：
使用 HDFS Archival Storage 机制，配置 HDFS 的部分文件目录为 SSD 介质
hbase-site.xml 添加配置
代码语言：javascript复制<property>
<name>hbase.wal.storage.policy</name>
<value>ONE_SSD</value>
</property>hbase.wal.storage.policy 默认为 none，用户可以指定 ONESSD（WAL 一个副本写入 SSD 介质）或者 ALLSSD（WAL的三个副本全部写入 SSD 介质）。
2. HBase客户端优化
2.1 是否可以使用 Bulkload 方案写入
Bulkload 是一个 MapReduce 程序，输出 HFile 文件。这种方式的业务场景是离线导入数据，有点事吞吐量大 ，效率高；缺点是实时性差。
2.2 是否需要写WAL？WAL是否需要同步写入
此处划重点：如果业务上能够忍受小分部数据丢失，且需要极限提高写入速度，可以考虑禁用WAL，这样做的缺点就是系统crash的时候会丢一部分数据，且无法做跨集群的replication。
数据写入流程可以理解为 一次顺序写WAL 一次写缓存。
WAL 的持久化分为四个等级：
代码语言：javascript复制SKIP_WAL
ASYNC_WAL
SYNC_WAL
FSYNC_WAL默认为 SYNC_WAL 等级持久化数据。
根据业务关注点在 WAL 机制和写入吞吐量之间作出选择，用户可以通过客户端设置 WAL 持久化策略。
2.3 Put 是否可以同步批量提交
类似 Get 接口。
2.4 Put 是否可以异步批量提交
开启异步批量提交，用户可以设置 setAutoFlush(false)，客户端缓存达到阈值（默认2M）后批量提交给 RegionServer。这样做的好处是能够减少RPC调用的次数，提高吞吐量；缺点是如果客户端异常，缓存数据可能丢失。
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。如果Value过大，建议拆成多列存储，每次返回需要的值，或者将Value存储到HDFS上，在HBase中存储url
原文链接：
https://blog.csdn.net/microGP/article/details/116946418
