一个Hbase数据读取优化的小例子

今天群里有个有经验的大神提了一个问题(@尘事随缘)，记录下来。

A君搭建一个小型的集群，7台DataNode，一台主节点。需求是这样：通过MR程序去读取Hbase表里面的数据，程序运行后发现速度比较慢，通过查询任务详细发现，累计需要1542个Map完成，目前有14个MAP在执行。客户对此速度表示不满意，请问如何优化？

首先通过Job看，有1542个Map需要执行，说明Hbase，有1542个分区（每个分区对应一个Map），这是一个知识点。

数据不存在热点，Hbase处理性能没有问题

有1542个Map需要执行，但是并行的只有14个，说明Map的数据量不够。

经过询问，他没有做配置，默认每台机器只有2个Map，所以并行度是7*2=14，也就是同时运行14个Map

所以提示他去配置文件重新配置，每台机器配置的Map数据量是CPU个，因为8个CPU，所以配置8个MAP。那么并行处理能力是7*8=56（同时56个Map）。

运行速度提升4倍。

参数修改：

conf/mapred-site.xml

1.0 版本是这个参数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 配置Map

mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 配置Reduce
https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/mapred-default.html
2.0 版本是这个参数

mapreduce.map.cpu.vcores 配置 每个Map Task 需要的虚拟CPU的个数
http://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
反思：

Hadoop集群搭建好了，必须要做优化（优化需要根据你不同的业务场景来做优化）

一个Region对应一个Map，那么反过来，批量导入数据到Hbase，怎么优化呢？