HBase-5.提高HBase客户端的读写性能方法
2016-01-26 19:44
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(1) 开启bloomfilter过滤器,开启bloomfilter比没开启要快3、4倍
(2) hbase对于内存有特别的嗜好,在硬件允许的情况下配足够多的内存给它
通过修改hbase-env.sh中的
export HBASE_HEAPSIZE=3000 #这里默认为1000m
(3) 修改java虚拟机属性
替换掉默认的垃圾回收器,因为默认的垃圾回收器在多线程环境下会有更多的wait等待
(4) hbase对于内存有特别的嗜好,在硬件允许的情况下配足够多的内存给它
(5) 增大RPC数量
(6) 做程序开发是注意的地方
需要判断所求的数据行是否存在时,尽量不要用HTable.exists(final byte [] row)
而用HTable.exists(final byte [] row, final byte[]column)等带列族的方法替代。
不要使用HTable.get(final byte [] row, final byte []column) == null来判断所求的数据存在,而是用HTable.exists(final byte
[] row, final byte[] column)替代
(2) hbase对于内存有特别的嗜好,在硬件允许的情况下配足够多的内存给它
通过修改hbase-env.sh中的
export HBASE_HEAPSIZE=3000 #这里默认为1000m
(3) 修改java虚拟机属性
替换掉默认的垃圾回收器,因为默认的垃圾回收器在多线程环境下会有更多的wait等待
export HBASE_OPTS="-server -XX:NewSize=6m -XX:MaxNewSize=6m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode" |
通过修改hbase-env.sh中的 export HBASE_HEAPSIZE=3000 #这里默认为1000m |
通过修改hbase-site.xml中的 hbase.regionserver.handler.count属性,可以适当的放大。默认值为10有点小 |
需要判断所求的数据行是否存在时,尽量不要用HTable.exists(final byte [] row)
而用HTable.exists(final byte [] row, final byte[]column)等带列族的方法替代。
不要使用HTable.get(final byte [] row, final byte []column) == null来判断所求的数据存在,而是用HTable.exists(final byte
[] row, final byte[] column)替代
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