在CentOS上优化HBase查询性能可以从多个方面入手，包括硬件和操作系统配置、HBase配置参数调整、表设计优化、客户端和服务器端优化、使用过滤器、预分区、数据压缩、监控和日志分析等。以下是具体的优化技巧：
硬件和操作系统配置
- 选择合适的硬件：确保服务器有足够的内存（至少32GB RAM）和快速的存储（如SSD），以及高速网络连接（至少千兆网）。
- 操作系统优化：关闭交换分区（vm.swappiness设置为0）。确保使用64位操作系统。调整文件系统缓存和预读设置以提高I/O性能。
HBase配置参数调整
- 内存管理：增加
hbase.regionserver.memory大小，以允许HBase使用更多内存。调整hbase.regionserver.handler.count以增加处理RPC请求的线程数。
- 写入和刷新优化：关闭自动刷新（
hbase.client.autoFlush设置为false），并增加hbase.client.write.buffer大小。启用批量写入和批量读取，减少网络I/O操作。
- 压缩和缓存：启用数据压缩（如Snappy）以减少存储空间和网络传输开销。配置Block Cache和MemStore大小，以提高读取性能。
- 预分区和预分割：在创建表时预先分区，以均匀分布数据并避免热点区域。
表设计优化
- 列族和行键设计：避免过多的列族，通常2-3个列族为宜。设计合理的行键，避免数据倾斜。
- 版本控制和TTL：设置最大版本数（
hbase.hcolumn.max.versions）以节约存储空间。使用TTL（Time To Live）设置数据的存储生命周期。
客户端优化
- Scan缓存设置：对于大scan操作，可以适当增大scan缓存大小，如从默认的100条增加到500或1000，以减少RPC调用次数。
- 批量Get请求：使用批量Get接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高读取性能。
- 指定列族或列：在查询时尽量指定列族或列，以减少不必要的数据检索，提高查询效率。
- 离线批量读取请求禁用缓存：对于离线批量读取操作，设置禁用缓存，以避免缓存数据影响实时业务的热点数据。
服务器端优化
- 读请求均衡：确保读请求在RegionServer之间均衡分布，避免某些RegionServer过载。
- BlockCache设置：根据集群业务调整BlockCache的策略和大小，读多写少的业务可以增大BlockCache占比。
- HFile文件数量：监控和优化HFile文件数量，避免过多导致读取延迟增加。
- Compaction策略：调整Compaction策略，避免在高峰期进行Major Compaction，减少对系统资源的消耗。
使用过滤器
- HBase过滤器：使用过滤器（如SingleColumnValueFilter、PrefixFilter）在服务器端对数据进行过滤，减少数据传输量，提高查询效率。
预分区
- 预分区：在创建表时预先创建一些空的regions，以加快批量写入速度和实现数据负载均衡。
数据压缩
- 启用压缩技术：使用压缩算法（如Snappy、LZO）减少数据存储空间，提高读写性能。
监控和日志分析
- 使用监控工具：利用HBase自带的监控工具或第三方工具（如Ganglia、Nagios）进行性能监控。
- 日志管理：定期检查和分析HBase日志，以便及时发现和解决问题。
通过上述优化策略，可以显著提高HBase在CentOS上的性能和稳定性。每个环境和应用场景可能有所不同，因此需要根据实际情况进行相应的调整和测试。