1.RowKey设计

省略

2.参数优化

2.1 zk会话超时时间

hbase-site.xml
zookeeper.session.timeout: 默认值90000毫秒(90s)。
当某个RegionServer挂掉后，90s之后Master才能察觉到。可适当减少此值，尽可能块的检测regionServer故障，可调整值20-30s。

也可以调整中间等待多少秒后重试，以及重试次数。
hbase.client.pause(默认值100ms) 等待多少秒
hbase.client.retries.number(默认15次) 重试次数

2.2 设置RPC监听数量

hbase.regionserver.handler.count: 默认值30
用于指定RPC监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。
这里指put或者get操作特别多时，可以增加该值。

2.3 手工设置Major Compaction(大合并)

hbase.hregion.majorcompaction: 默认值604800000 秒,(7天)
Major Compaction的周期，若关闭自动大合并，可将其设置为0，但是一定要记得手工合并，因为大合并可以将所有冗余的数据删除掉。

手工大合并的代码如下：

  def majorCompact(): Unit = {
    val writer = new PrintWriter(new FileWriter(new File("/home/hadoop/logs/majorCompact.log"), true))
    val admin = connection.getAdmin
    val tableNames = admin.listTableNames()
    tableNames.foreach {
      tableName =>
        admin.majorCompact(tableName)
        Thread.sleep(10 * 1000)
        writer.println(DateUtil.getNowTimestamp + " major compact " + tableName.getNameAsString)
        writer.flush()
    }
    admin.close()
    // 关闭连接
    connection.close()
  }

2.4 优化HStore文件大小

hbase.hregion.max.filesize: 默认值10737418240 (10GB)，官方推荐10G-50G都是可以的。
如果需要运行Hbase的MR任务，可以减小此值，因为一个region对应一个map任务。
如果单个region过大，会导致map任务执行时间过长。该值的意思就是，如果Hfile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个Hfile。
（Hfile文件和HStore文件是指同一个东西）

2.5 优化客户端缓存

hbase.client.write.buffer: 默认值2097152bytes（2M）
用于指定Hbase客户端缓存，增大该值可以减少RPC调用次数，但是会消耗更多内存。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。
这里指网络通信的缓存。

2.6 指定scan.next扫描hbase表所获取的行数

hbase.client.scanner.caching: 默认值是Integer.MAX_VALUE,即2的31次方-1，这个时候就以hbase.client.scanner.max.result.size为准。
配置的是一个int类型的值，表示一次RPC请求从Region Server端获取的数据行数。
为什么叫做caching呢？由于每次next()是获取一行数据，但是一次RPC调用是多行，实际是先缓存在内存中，当某次next()发现缓存中没有数据时才会发起RPC调用。
这个参数和hbase.client.scanner.max.result.size配合使用，可以使网络使用更有效率。

hbase.client.scanner.max.result.size：默认配置是2MB。
一次RPC调用返回的最大字节数。注意当表的一行数据大小大于这个限制，仍然完整返回完整的数据行。对于更快或者高延迟的网络，这个值应该增加。

2.7 BlockCache占用RegionServer堆内存的比例

hfile.block.cache.size: 默认0.4
读请求比较多的时候，可适当调大，通常不需要更改。

2.8 MemStore占用RegionServer堆内存的比例

hbase.regionserver.global.memstore.size: 默认0.4
写请求较多的时候，可适当调大，通常不需要修改。

hfile.block.cache.size和hbase.regionserver.global.memstore.size加起来不能超过0.8，即不能超过regionserver堆内存大小的80%

3.JVM调优

主要指内存设置和垃圾回收设置。
垃圾回收修改为并发垃圾回收，默认PO+PS是并行垃圾回收，会有大量的暂停时间。理由是Hbase大量使用内存用于存储数据，容易遭遇数据洪峰造成OOM，
同时写缓存的数据是不能垃圾回收的，主要回收的就是读缓存，而读缓存垃圾回收不影响性能。
所以最终设置的效果可以归纳为：防患于未然，早洗早轻松。

3.1 设置使用CMS收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC

3.2 保持新生代尽量小，同时尽早开启GC

# 在内存占用到70%的时候开启GC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70

#指定使用70%，不让JVM动态调整
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

#新生代内存设置为512m
-Xmn512m

#并行执行新生代垃圾回收
-XX:+UseParNewGC

4.经验

（1）Region的大小控制在10-50G
（2）cell大小不超过10m，如果使用mob，不超过50m
（3）1张表有1到3个列簇，不要设计太多。最好就1个，如果设置多个，尽量在读取的时候不要同时读取多个。
（4）1到2个列簇的表格，设置50-100个region
（5）列簇名称要尽量短
（6）rowkey设计时，尽量保证数据插入均匀
（7）如果只有一个列簇用于写入数据，分配内存资源的时候可以做出调整，即写缓存不会占用太多的内存。

原文地址：http://www.cnblogs.com/30go/p/16810257.html