这里主要讲hbase调优相关内容
在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
首先在 $HBASE_HOME/conf 下创建一个 backup-masters 名称的文件，注意，一定得是这个名字。文件内容是备Hmaster的主机名或者ip
vim backup-masters
bigdata122接着把这个文件复制其他hbase节点的hbase的conf目录下
scp backup-masters bigdata122:/opt/modules/hbase-1.3.1/conf/
scp backup-masters bigdata123:/opt/modules/hbase-1.3.1/conf/接着重启整个hbase集群
stop-hbase.sh
start-hbase.sh接着通过 http://bigdata121:16010 可以看到备节点的情况
这会在zk的 hbase/backup-masters/节点下面以节点信息为名，创建一个节点，例如：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /hbase/backup-masters
[bigdata122,16000,1564564196379]2.1 namenode元数据存储使用SSD
2.2 定时备份namenode上的元数据（如果配置了高可用就不需要了）
2.3 为namenode数据目录指定多个元数据目录
使用dfs.name.dir或者dfs.namenode.name.dir指定多个同样的元数据目录。这样可以提供元数据的冗余和健壮性，以免发生故障。具体配置可以看“namenode工作机制”这篇文章
2.4 NameNode的dir自恢复
设置dfs.namenode.name.dir.restore为true，允许尝试恢复之前失败的dfs.namenode.name.dir目录，在创建checkpoint时做此尝试，如果设置了多个磁盘，建议允许。
2.5 HDFS保证RPC调用会有较多的线程数
hdfs是使用rpc进行访问通信的，所以rpc调用的线程数决定了并发性能
hdfs-site.xml
属性：dfs.namenode.handler.count
解释：该属性是NameNode服务默认线程数，的默认值是10，根据机器的可用内存可以调整为50~100
属性：dfs.datanode.handler.count
解释：该属性默认值为10，是DataNode的处理线程数，如果HDFS客户端程序读写请求比较多，可以调高到15~20，设置的值越大，内存消耗越多，不要调整的过高，一般业务中，5~10即可。2.6 hdfs副本数
hdfs-site.xml
属性：dfs.replication
解释：如果数据量巨大，且不是非常之重要，可以调整为2~3，如果数据非常之重要，可以调整为3~5。2.7 hdfs文件块大小调整
hdfs-site.xml
属性：dfs.blocksize
解释：块大小定义，该属性应该根据存储的大量的单个文件大小来设置，如果大量的单个文件都小于100M，建议设置成64M块大小，对于大于100M或者达到GB的这种情况，建议设置成256M，一般设置范围波动在64M~256M之间。2.8 MapReduce Job任务服务线程数调整
mapred-site.xml
属性：mapreduce.jobtracker.handler.count
解释：该属性是Job任务线程数，默认值是10，根据机器的可用内存可以调整为50~1002.9 http服务器工作线程数
mapred-site.xml
属性：mapreduce.tasktracker.http.threads
解释：定义HTTP服务器工作线程数，默认值为40，对于大集群可以调整到80~1002.10 文件排序合并优化
mapred-site.xml
属性：mapreduce.task.io.sort.factor
解释：文件排序时同时合并的数据流的数量，这也定义了同时打开文件的个数，默认值为10，如果调高该参数，可以明显减少磁盘IO，即减少文件读取的次数。在merge过程中，同时打开的文件数量越多，可以减少对磁盘的多次调用。2.11 设置任务并发
mapred-site.xml
属性：mapreduce.map.speculative
解释：该属性可以设置任务是否可以并发执行，如果任务多而小，该属性设置为true可以明显加快任务执行效率，但是对于延迟非常高的任务，建议改为false，这就类似于迅雷下载。2.12 MR输出数据的压缩
mapred-site.xml
属性：mapreduce.map.output.compress、 这是map输出mapreduce.output.fileoutputformat.compress 这是reduce输出
解释：对于大集群而言，建议设置Map-Reduce的输出为压缩的数据，而对于小集群，则不需要。2.13 优化Mapper和Reducer的个数
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum
mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum
解释：以上两个属性分别为一个单独的Job任务可以同时运行的Map和Reduce的数量。
设置上面两个参数时，需要考虑CPU核数、磁盘和内存容量。假设一个8核的CPU，业务内容非常消耗CPU，那么可以设置map数量为4，如果该业务不是特别消耗CPU类型的，那么可以设置map数量为40，reduce数量为20。这些参数的值修改完成之后，一定要观察是否有较长等待的任务，如果有的话，可以减少数量以加快任务执行，如果设置一个很大的值，会引起大量的上下文切换，以及内存与磁盘之间的数据交换，这里没有标准的配置数值，需要根据业务和硬件配置以及经验来做出选择。
在同一时刻，不要同时运行太多的MapReduce，这样会消耗过多的内存，任务会执行的非常缓慢，我们需要根据CPU核数，内存容量设置一个MR任务并发的最大值，使固定数据量的任务完全加载到内存中，避免频繁的内存和磁盘数据交换，从而降低磁盘IO，提高性能。
大概估算公式：
map = 2 + ⅔cpu_core
reduce = 2 + ⅓cpu_core3.1开启文件系统的预读缓存可以提高读取速度
sudo blockdev --setra 32768 /dev/sda
ra是readahead的缩写3.2 关闭进程睡眠池
即不允许后台进程进入睡眠状态，如果进程空闲，则直接kill掉释放资源
sudo sysctl -w vm.swappiness=03.3 禁用Linux文件的atime
文件每次访问会更新atime（access time），而hdfs底层是一个block存储为一个文件，所以文件的数量是很多的，如果每次访问一次都刷新一次atime，其实没什么必要，可以将存储hdfs文件的设备的atime关闭掉。
vim /etc/fstab
UUID=6086522b-3bc7-44a2-83f4-fd79a8c4afa1 / ext4 errors=remount-ro,noatime,nodiratime 0 1
在工作参数中，添加noatime就是表示禁用atime3.4 调整ulimit上限，默认值为比较小的数字
ulimit -n 查看允许最大进程数
ulimit -u 查看允许打开最大文件数
vi /etc/security/limits.conf 修改打开文件数限制
末尾添加：
* soft nofile 1024000
* hard nofile 1024000
Hive - nofile 1024000
Hive - nproc 1024000
vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf 修改用户打开进程数限制
修改为：
#* soft nproc 4096
#root soft nproc unlimited
* soft nproc 40960
root soft nproc unlimited3.5 开启集群时间同步
集群时间如果不同步，在节点心跳检查的时候，可能会有问题。
优化Zookeeper会话超时时间
hbase-site.xml
参数：zookeeper.session.timeout
解释：In hbase-site.xml, set zookeeper.session.timeout to 30 seconds or less to bound failure detection (20-30 seconds is a good start).该值会直接关系到master发现服务器宕机的最大周期，默认值为30秒（不同的HBase版本，该默认值不一样），如果该值过小，会在HBase在写入大量数据发生而GC时，导致RegionServer短暂的不可用，从而没有向ZK发送心跳包，最终导致认为从节点shutdown。一般20台左右的集群需要配置5台zookeeper。 每一个region维护着startRowKey与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据索要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。尽量将读写请求均衡地分发到不同分区的region中，这才是我们想要的。
数据倾斜查看：
在hbase的web页面中，可以点击每个table，然后进去查看表的在不同region的状态，其中有一列“request”，表示该表的不同的region接收到的请求个数。由此可以判断出不同region间是否存在数据倾斜。
分区方式：
（1）手动设定预分区
hbase> create 'staff','info','partition1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']
这会分为5个区：
小于1000
1000~2000
2000~3000
3000~4000
大于4000可以在hbase的web页面的table detials中点击对应的表，进去查看到每个表的分区情况。
也可以通过以下命令查看分区：
hbase(main):011:0> get_splits 'staff'
Total number of splits = 5
=> ["1000", "2000", "3000", "4000"]（2）生成16进制序列预分区
create 'staff2','info','partition2',{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}（3）根据文件设置的规则预分区
创建文件如下：
split.txt
aaaa
bbbb
cccc
dddd创建表：
create 'staff3','partition3',SPLITS_FILE => 'splits.txt'
分区创建如下：
....~aaaa
aaaa~bbbb
bbbb~cccc
cccc~dddd
dddd~....一条数据的唯一标识就是rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内，设计rowkey的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈rowkey常用的设计方案。而且rowkey的设计越随机越好，越没有规律越好，这样才能更加随机的分布到不同region中，从而均衡读写压力
比如：
原本rowKey为1001的，SHA1后变成：dd01903921ea24941c26a48f2cec24e0bb0e8cc7
原本rowKey为3001的，SHA1后变成：49042c54de64a1e9bf0b33e00245660ef92dc7bd
原本rowKey为5001的，SHA1后变成：7b61dec07e02c188790670af43e717f0f46e8913
在做此操作之前，一般我们会选择从数据集中抽取样本，来决定什么样的rowKey来Hash后作为每个分区的临界值。常用一些有规律的数据，将其变为较弱规律的数据，常见的比如电话号码、identification card号码、日期时间等。这些数据都是有规律，而将他们反转后，就相对随机一些了。
这样也可以在一定程度上散列逐步put进来的数据。rowkey本身有规律，也可以在前面或者后面添加一些随机字符，将rowkey规律打乱，变成较为随机的数据因为hbase 作为一款内存型的nosql，对内存的使用量是很大的，那么如果规划内存与hbase的性能密切相关。内存优化这方面主要集中在3个方面：compact、flush以及内存区域规划
compact操作就是将多个storefile合并，主要是为了压缩存储空间，提高读写速度。根据合并的规模，分为 Minor Compaction 和 Major Compaction
Minor Compaction：
是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是更少并且更大的StoreFile。Major Compaction
是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，这个过程还会清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外，一般情况下，Major Compaction时间会持续比较长，整个过程会消耗大量系统资源，对上层业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能，改为手动在业务低峰期触发minor compaction通常会由memstore flush，线程定期检查触发。major compaction通常会由手动触发，可以通过参数，hbase.hregion.majorcompaction设置为0即可，默认时间为一天86400000。
手动compact操作：
Minor Compaction
compact 'namespace:table','cf'
如果不指定cf，就会合并整个regionMajor Compaction
major_compact 'namespace:table','cf' 用法和上面类似flush就是从memstore将数据刷写到storefile中，hbase写数据，先写wal的hlog，成功后才写memstore，每个列只有多有一个memstore，当一个region所有cf的memstore大小之和达到hbase.regionserver.global.memstore.size设置的大小时，这个值默认是128M，就会flush。当前单个cf 的memstore达到这个值也会flush的，这种非实时的flush操作主要是为了较好的写性能，避免每次写都要flush到hdfs中。在hbase2.0版本中，memstore其实是由一个可变的memstore和许多不可变的memstore组成，直接在内存中进行compaction，如果flush成HFile，再compaction，会占用大量磁盘和网络IO。
如何分配合适的内存给regionserver，以及regionserver内部不同功能性内存的大小需要是很考究的。可以大致分为以下几个区域的内存：
CombinedBlockCache：
负责读缓存,分为 LRUBlockCache和BucketCache。前者一般用来缓存数据的元数据，而且属于堆内内存，后者用来缓存原始数据，属于堆外内存.
memstore：
负责写缓存，用来存储可以直接修改的数据的
other:
用于存储hbase工作过程中的对象
jvm_heap：
就是减去BucketCache后的大小。一般就是 memstore+LRUBlockCache+other
有一个硬性要求：LRUBlockCache + MemStore < 80% * JVM_HEAP
不满足这个条件，rs直接无法启动分为两种场景：读少写多，读多写少。
1、读少写多
一般用 LRUBlockCache 模式，也就是 LRUBlockCache + memstore + other的模式。
都在堆内内存中。
以机器内存为96G为例，一般分配给rs的 2/3的内存，也就是64G。
首先memstore要比LRUBlockCache大，且LRUBlockCache + MemStore < 80% * JVM_HEAP
推荐以下规划：
MemStore = 45% * JVM_HEAP = 64G * 45% = 28.8G ，LRUBlockCache = 30% * JVM_HEAP = 64G * 30% = 19.2G；默认情况下Memstore为40% * JVM_HEAP，而LRUBlockCache为25% * JVM_HEAPjvm参数配置：
-XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$HBASE_LOG_DIR/gc-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M -server -Xmx64g -Xms64g -Xmn2g -Xss256k -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -XX:+UseParNewGC -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:-DisableExplicitGC
其中 -Xmx64g -Xms64g 设置堆内存为 64ghbase-stie.xml中的配置
<!--memstore的配置-->
由上述定义可知，hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit设置为0.45，hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit设置为0.40
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit表示RegionServer中所有MemStore占有内存在JVM内存中的比例上限。如果所占比例超过这个值，RS会首先将所有Region按照MemStore大小排序，并按照由大到小的顺序依次执行flush，直至所有MemStore内存总大小小于hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit，一般lowerLimit比upperLimit小5%。
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit</name>
<value>0.45</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit</name>
<value>0.40</value>
</property>
<!--LRUBlockCache的配置-->
<property>
<name>hfile.block.cache.size</name>
<value>0.3</value>
</property>2、读多写少
一般用BucketCache，也就是读内存包括 BucketCache和 LRUBlockCache。两者共同构成CombinedBlockCache
采用以下内存分布：
堆内内存：LRUBlockCache + memstore + other
堆外内存：BucketCache
以机器内存为96G为例，一般分配给rs的 2/3的内存，也就是64G。也可以更多的
这种情况，读、写、其他内存的比例一般为 5:3:2，读内存中 LRU:BUCKET= 1：9
同时要满足 LRUBlockCache + MemStore < 80% * JVM_HEAP
CombinedBlockCache 64* 0.5=32
-----LRUBlockCache 32*0.1
-----BucketCache 32*0.9
memstore 64*0.3
heap 64 - 32*0.9
计算之后，LRU + MemStore / JVM_HEAP = 3.2G + 19.2G / 35.2G = 22.4G / 35.2G = 63.6% ，远小于80%。因此需要调整一下对应的大小。这种情况证明堆内存太大了，适量减少JVM_HEAP值（减少至30G），增大Memstore到20G。因为JVM_HEAP减少了，堆外内存就需要适量增大，因此将BucketCache增大到30G。
调整之后，LRU + MemStore / JVM_HEAP = 3.2G + 20G / 30G = 23.2G / 30G = 77%jvm参数设置
-XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:$HBASE_LOG_DIR/gc-regionserver.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=1 -XX:GCLogFileSize=512M -server -Xmx40g -Xms40g -Xmn1g -Xss256k -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -XX:+UseParNewGC -XX:MaxTenuringThreshold=15 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:-DisableExplicitGChbase-site.xml配置
memstore相关：
根据upperLimit参数的定义，结合上述内存规划数据可计算出 upperLimit = 20G / 30G = 66%。因此upperLimit参数设置为0.66，lowerLimit设置为0.60
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit</name>
<value>0.66</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit</name>
<value>0.60</value>
</property>
CombinedBlockCache相关：
<property> 设置为堆外内存
<name>hbase.bucketcache.ioengine</name>
<value>offheap</value>
</property>
<property> 堆外内存大小
<name>hbase.bucketcache.size</name>
<value>34816</value>
</property>
<property> bucketcache的比例
<name>hbase.bucketcache.percentage.in.combinedcache</name>
<value>0.90</value>
</property>更加详细的请看：http://hbasefly.com/2016/06/18/hbase-practise-ram/ 写的超好。
1、允许hdfs文件中追加内容
hdfs-site.xml、hbase-site.xml
属性：dfs.support.append
解释：开启HDFS追加同步，可以优秀的配合HBase的数据同步和持久化。默认值为true。2、优化DataNode允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml
属性：dfs.datanode.max.transfer.threads
解释：HBase一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为4096或者更高。默认值：40963、优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml
属性：dfs.image.transfer.timeout
解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认60000毫秒），以确保socket不会被timeout掉4、优化DataNode存储
属性：dfs.datanode.failed.volumes.tolerated
解释： 默认为0，意思是当DataNode中有一个磁盘出现故障，则会认为该DataNode shutdown了。如果修改为1，则一个磁盘出现故障时，数据会被复制到其他正常的DataNode上，当前的DataNode继续工作。5、设置regionserver的RPC监听数量
hbase-site.xml
属性：hbase.regionserver.handler.count
解释：默认值为30，用于指定RPC监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。6、优化HStore文件大小
属性：hbase.hregion.max.filesize
解释：默认值10737418240（10GB），如果需要运行HBase的MR任务，可以减小此值，因为一个region对应一个map任务，如果单个region过大，会导致map任务执行时间过长。该值的意思就是，如果HFile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个。7、优化hbase客户端缓存
hbase-site.xml
属性：hbase.client.write.buffer
解释：用于指定HBase客户端缓存，增大该值可以减少RPC调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。8、指定scan.next扫描HBase所获取的行数
hbase-site.xml
属性：hbase.client.scanner.caching
解释：用于指定scan.next方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
