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hbase1.1.9优化配置,hbase性能优化
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如何加快hbase读取数据的效率
region下的StoreFile数目越少,HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上,这样有助于节省磁盘IO,但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术,可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求,提高查询效率。MemStore是一种缓存机制,可以帮助HBase加速数据写入,提高数据写入效率。
RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据,加速查询。如果block Cache里面有,就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳,没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘,所以读很慢。
HBase表的列族在创建之初只有一个Region,随着插入数据的增多Region变得越来越大。
其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制,服务能力可以随服务器的增长而线性增长, 达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好,单次写入通常在1-3ms内即可响应完成,且性能不随数据量的增长而 下降。
另外一个变种就是支持遍历的主键,比如hbase的rowkey。如果查询的是一个基于rowkey的范围,那么像hbase这样的数据库就可以支持只读取到这个范围内的数据,而不用读取不再这个范围内的额外数据,从而提高速度。
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