HBase性能调优在CentOS上有哪些技巧

HBase性能调优在CentOS上可以通过以下几种技巧来实现：

1. 选择关闭autoflush：默认情况下，autoflush是开启的，当每次put操作的时候，都会提交到hbase server，大数据量put的时候会造成大量的网络io，耗费性能。在大数据量并发下，autoflush设置为false，并且将writebuffersize设置大一些（默认是2mb），则需要通过调用htable.setautoflushto(false)方法可以将hbaseclient写客户端自动flush功能关闭，这样可以批量的将数据写入到hbase中，而不是一条put就执行一次更新。

2. 采用批量读写方式：建议使用list来写入hbase数据而不是put。hbase通过put操作来将rowkey信息写入数据，如果在并发度比较高的情况下，频繁的put会造成网络io，hbase提供了另一种put操作，可以调用htable.put(list)可以批量的写入多条记录，这样就只有一次网络io操作。同样，hbase也提供一种可以批量读的方式，通过htable.get(list)方式，可以根据给定的rowkey列表返回多个rowkey结果的集合，这样在通过list方式请求时，只会有一次网络io，可以减少网络阻塞情况提供网络传输性能。

3. 启用压缩：hbase创建表时要启用压缩，hbase支持的几种压缩算法分别为：gzip、lzo、snappy、zippy。对于几种算法的比较：gzip的压缩率最高，但它是cpu密集型的，对cpu的消耗较多，压缩和解压速度也慢；lzo的压缩率居中，比gzip要低一些，但是压缩和解压速度明显要比gzip快很多，其中解压速度快的更多；zippy/snappy的压缩率最低，而压缩和解压速度要稍微比lzo要快一些。所以在通常情况下使用snappy和zippy压缩算法。

4. 预创建regions：在创建hbase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的hbase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入hbase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。

5. 优化Linux系统配置：可以通过修改Linux系统的配置来提高HBase的性能，例如开启文件系统的预读缓存、关闭进程睡眠池、调整ulimit上限、开启集群的时间同步等。

6. 使用监控工具：使用HBase自带的监控工具如HBase Shell、HBase Web UI，以及第三方监控工具如Prometheus和Grafana，对集群的健康状态、RegionServer的状态、负载情况进行实时监控。

通过这些技巧和步骤，可以有效地对HBase进行性能调优，确保系统在高负载下稳定运行，满足实际应用的需求。