在HBase导入过程中，减少垃圾回收（GC）的影响可以提高性能。以下是一些建议：
调整JVM参数：根据系统资源和需求调整JVM堆大小、新生代和老年代比例等参数。避免设置过大的堆空间，以免触发频繁的Full GC。可以尝试设置较小的新生代和较大的老年代，以减少Young GC的频率。
关闭HBase自动压缩：在导入数据期间，可以将HBase表的压缩功能关闭，以减少CPU和内存使用。完成导入后，再重新开启压缩。
调整HBase写入缓存大小：通过调整hbase.hregion.memstore.flush.size和hbase.hregion.memstore.block.multiplier参数，可以控制写入缓存的大小。增大这些值可以减少频繁的MemStore刷新，从而减少GC的影响。
调整WAL（Write Ahead Log）设置：在导入数据期间，可以将hbase.regionserver.hlog.reader.impl设置为SequenceFileLogReader，以减少WAL文件的内存占用。同时，可以调整hbase.regionserver.maxlogs和hbase.regionserver.logroll.period参数，以控制WAL文件的数量和滚动周期。
使用批量导入工具：使用HBase的ImportTsv或CompleteBulkLoad等批量导入工具，可以减少数据导入过程中的GC影响。这些工具通常会尽量减少临时对象的创建，从而降低GC的频率。
分批次导入数据：将大量数据分批次导入，每批次导入时间较短，可以减少GC的影响。
监控和调整：持续监控HBase和JVM的性能指标，如GC时间、内存使用情况等。根据实际情况进行相应的调整，以达到最佳性能。
使用更高效的数据结构和算法：在编写导入程序时，尽量使用更高效的数据结构和算法，以减少内存分配和释放的开销。
升级硬件和软件：根据需求升级服务器硬件和HBase版本，以获得更好的性能。新版本的HBase可能包含对GC和内存管理的优化。
调整操作系统参数：根据实际情况调整操作系统的参数，如文件描述符限制、TCP参数等，以提高性能。
请注意，这些建议可能需要根据实际情况进行调整。在应用任何更改之前，请确保充分了解每个参数的作用，并在测试环境中进行验证。
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