在CentOS上解决HBase内存问题，可以从以下几个方面入手：
合理配置JVM内存
- 调整Master和RegionServer的内存：根据实际集群资源合理设置Master和RegionServer的堆内存大小。例如，可以设置Master的堆内存为4-8GB，RegionServer的堆内存为16GB-36GB。
- 至少留出10%的内存给操作系统：确保操作系统有足够的内存用于基本操作。
选择合适的GC策略
- 小堆（4G及以下）选择CMS：CMS适合小内存场景，可以避免Full GC。
- 大堆（32G及以上）考虑用G1：G1 GC适合大内存场景，可以通过并行整理内存碎片来避免Full GC，提供更合理的停顿时间。
开启MSLAB功能
- MSLAB（MemStore-Local Allocation Buffer）：减少内存碎片化，改善Full GC发生的情况。MemStore会在内部维护一个固定大小的Chunk数组，当写入数据时会先申请Chunk，将实际数据写入该Chunk中。
考虑开启BucketCache
- BucketCache：用于读缓存，可以减少不必要的磁盘扫描，提高读取效率。BucketCache可以过滤掉大部分不存在目标查询值的HFile，减少不必要的磁盘扫描。
监控与调整
- 定期监控HBase集群的性能指标：如GC日志、缓存命中率等，根据实际情况调整配置参数以保持最佳性能。
其他优化建议
- 使用bulkload方式写入数据：通过MR程序生产hfile文件，直接用bulkload导入生成的hfile文件，速度非常快。
- 优化HBase客户端缓存：合理设置
hbase.client.write.buffer和hbase.client.scanner.caching等参数，以减少RPC调用次数和内存消耗。
通过上述方法，可以有效解决CentOS上HBase的内存问题，提高HBase的性能和稳定性。需要注意的是，不同的应用场景和数据特征可能需要不同的调优策略，因此在进行调优时需要根据实际情况进行综合考虑和调整。