hbase读性能测试，hbase性能指标

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HBase性能优化-Rowkey&列族设计

1、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

2、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

3、我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中，可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题。

4、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

5、（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

6、实际数据存储在HBase中，通过Rowkey查询，如下图。提高索引与检索的性能建议，可参考官方文档(如 https：//)。

Q1: 如何提高spark批量读取HBase数据的性能

1、./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

2、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。

3、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

4、Spark提供Cache机制来支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，减少数据读取的I/O开销。

Q2: 深入理解HBASE(3.4)RegionServer-Memstore

1、理想情况下，在不超过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit的情况下，Memstore应该尽可能多的使用内存(配置给Memstore部分的，而不是真个Heap的)。

2、MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

3、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。

4、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

5、RegionServer 拆分 Region的步骤是：先将该 Region 下线，然后拆分，将其子 Region 加入到 META 元信息中，再将他们加入到原本的 RegionServer 中，最后汇报 Master。执行split 的线程是 CompactSplitThread。

Q3: hbase命令中哪个性能最差

1、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

2、此时，写入很小的数据量，就会被强制flush到磁盘，进而导致频繁刷写，会对集群HBase与HDFS造成很大的压力。

3、网卡流量服务器硬件磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。

4、但是，如果命令执行时间超过了设置的最大时间限制，由于 HBase Shell 本身不支持命令的强制中断，因此仍然会执行完毕。

5、如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。sar命令 sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。

Q4: 运维的运维工程师使用的平台、工具

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。

这个正好看到右边相关问题：运维工程师需要具备哪些性格特质？安全运维人员的权限很大，所以一定要保证帐号/私钥的安全。最好使用加密工具存储。比如truecrypt，1password 基于本地存储。

linux运维工程师都需要哪些技能 linux运维也分很多种的。资料库运维，开发运维，应用运维等。基本的知识点：shell指令码，mysql增删读改，nginx，php，等应用的安装，Linux基本操作：防火墙设定，环境设定等。

运维工程师还包括一些低端的岗位，例如：网络管理员、监控运维、IDC运维，值班运维，其中后三个低端岗位是没前途的岗位。

运维开发工程师的职责是：负责日常运维工作；推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率；制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击；探索、研究新的运维技术方向。

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