hbase存储大数据量相关配置调优

<property><name>hbase.hregion.majorcompaction</name><value>0</value></property>

配置major合并的间隔时间，默认为1天，可设置为0，禁止自动的major合并，可手动或者通过脚本定期进行major合并，有两种compact：minor和major，minor通常会把数个小的相邻的storeFile合并成一个大的storeFile，minor不会删除标示为删除的数据和过期的数据，major会删除需删除的数据，major合并之后，一个store只有一个storeFile文件，会对store的所有数据进行重写，有较大的性能消耗。

<property><name>hbase.hregion.max.filesize</name><value>21474836480</value></property>

配置region大小，0.94.12版本默认是10G，region的大小与集群支持的总数据量有关系，如果总数据量小，则单个region太大，不利于并行的数据处理，如果集群需支持的总数据量比较大，region太小，则会导致region的个数过多，导致region的管理等成本过高，如果一个RS配置的磁盘总量为3T*12=36T数据量，数据复制3份，则一台RS服务器可以存储10T的数据，如果每个region最大为10G，则最多1000个region，如此看，94.12的这个默认配置还是比较合适的，不过如果要自己管理split，则应该调大该值，并且在建表时规划好region数量和rowkey设计，进行region预建，做到一定时间内，每个region的数据大小在一定的数据量之下，当发现有大的region，或者需要对整个表进行region扩充时再进行split操作，一般提供在线服务的hbase集群均会弃用hbase的自动split，转而自己管理split。

HStoreFile的最大尺寸，换句话说，当一个region里的列族的任意一个HStoreFile超过这个大小，那么region进行split，默认是10737418240；

<property><name>hbase.coprocessor.master.classes</name><value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value></property>

由HMaster进程加载的coprocessors，逗号分隔，全部实现org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.MasterObserver，同coprocessor类似，加入classpath及全限定名；

<property><name>hbase.client.scanner.timeout.period</name><value>120000</value></property>

结合刚才的caching做的一个，scanner的超时时间，默认是60000毫秒；

<property><name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name><value>2100000000</value></property>

默认值：7
说明：在flush时，当一个region中的Store（Coulmn Family）内有超过7个storefile时，则block所有的写请求进行compaction，以减少storefile数量。

调优：block写请求会严重影响当前regionServer的响应时间，但过多的storefile也会影响读性能。从实际应用来看，为了获取较平滑的响应时间，可将值设为无限大。如果能容忍响应时间出现较大的波峰波谷，那么默认或根据自身场景调整即可。

<property><name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name><value>0.4</value></property>

Hbase-env.sh中HEAP_SIZE=4G时，老版本 Hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit(默认 HEAP_SIZE*0.4)=1.6G,hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(默认 HEAP_SIZE*0.35)=1.4G,新版本hbase.regionserver.global.memstore.size(默认 HEAP_SIZE*0.4)=1.6G和 Hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit(hbase.regionserver.global.memstore.size*HEAP_SIZE*0.95)=1.52G;

1. <property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://bdpha/hbase</value></property>
2. HBase集群中所有RegionServer共享目录，用来持久化HBase的数据，一般设置的是hdfs的文件目录
   
3. 
   
4. <property><name>hbase.rpc.engine</name><value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.SecureRpcEngine</value></property>
5. 打开kerberos安全认证的hbase，要配置“hbase.rpc.engine=org.apache.hadoop.hbase.ipc.SecureRpcEngine”, 按正常的编译、布署，发现启动的时候，报找不到SecureRpcEngine这个类。发现开了security的hbase，需要在maven编译的时候，加上-Psecurity, 这个是跟hadoop有点不一样的。
   
6. 
   
7. <property><name>hbase.security.authentication</name><value>simple</value></property>
8. HBase集群安全认证机制，目前的版本只支持kerberos安全认证
9. 线上配置：kerberos
10. 默认值：空
11. 
    
12. <property><name>hbase.security.authorization</name><value>false</value></property>
13. HBase是否开启安全授权机制
14. 线上配置： true
15. 默认值： false
16. 
    
17. <property><name>hbase.hstore.compaction.max</name><value>20</value></property>
18. 每个minor compaction的HStoreFile个数上限，默认是10；
    
19. 
    
20. <property>
21. <name>hbase.coprocessor.region.classes</name
22. <value>org.apache.hadoop.hbase.security.token.TokenProvider,org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value>
23. </property>
24. 逗号分隔的Coprocessores列表，会被加载到默认所有表上。在自己实现了一个Coprocessor后，将其添加到Hbase的classpath并加入全限定名。也可以延迟加载，由HTableDescriptor指定；
    
25. 
    
26. <property><name>hbase.regionserver.handler.count</name><value>60</value></property>
27. 该设置决定了处理RPC的线程数量，默认值是10，通常可以调大，比如：150，当请求内容很大（上MB，比如大的put、使用缓存的scans）的时候，如果该值设置过大则会占用过多的内存，导致频繁的GC，或者出现OutOfMemory，因此该值不是越大越好。考虑到sas盘的io能力，线上一般为50
    
28. 
    
29. <property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property>
30. 集群的模式，分布式还是单机模式，如果设置成false的话，HBase进程和Zookeeper进程在同一个JVM进程。
31. 线上配置为true
32. 默认值：false
33. 
    
34. <property><name>hfile.block.cache.size</name><value>0.2</value></property>
35. 一个配置比例，允许最大堆的对应比例的内存作为HFile和HStoreFile的block cache，默认是0.4，即40%，设置为0则disable这个比例，不推荐这么做；
    
36. 
    
37. <property><name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name><value>134217728</value></property>
38. Memstore写磁盘的flush阈值，超过这个大小就flush，默认是134217728；
    
39. 
    
40. <property><name>zookeeper.session.timeout</name><value>120000</value></property>
41. 客户端与zk连接超时时间，首先ZK客户端要用，Hbase使用zk的客户端联系总体，同时也被用来启动一个zk server，作为zk的maxSessionTimeout，总的来说就是regionserver与zk的关键参数，如果连接超时，master会重新的balance，regionserver也会被从集群名单中清除，默认是90000；一个问题是如果zk 由hbase自己维护，那么该参数作为regionserver连接是一个值，如果zk在另外的集群，那么zk自己的maxSessionTimeout参数将优先于Hbase的该参数，届时可能会发生超时时间不同的问题；
42. 
    
43. <property><name>hbase.coprocessor.regionserver.classes</name><value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value></property>
44. Master所使用的协处理器类名。多个类的情况下使用逗号分割。比如使用org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController提供了安全管控能力。
    默认: null
45. 
    
46. <property><name>hbase.hregion.memstore.mslab.enabled</name><value>true</value></property>
47. 默认值：true
    说明：减少因内存碎片导致的Full GC，提高整体性能。
    
48. 
    
49. <property><name>hbase.replication</name><value>false</value></property>
50. 
    
51. <property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>172.23.144.13:2181,172.23.144.14:2181,172.23.144.15:2181</value></property>
52. 重要的也是必须设置的，启动zk的服务器列表，逗号分隔，cluster模式下必须设置，默认是localhost，hbase客户端也需要设置这个值去访问zk；
    
53. 
    
54. 
    
55. <property><name>hbase.hregion.memstore.block.multiplier</name><value>4</value></property>
56. 默认值2，如果memstore的内存大小已经超过了hbase.hregion.memstore.flush.size的2倍，则会阻塞memstore的写操作，直到降至该值以下，为避免发生阻塞，最好调大该值，比如：4，不可太大，如果太大，则会增大导致整个RS的memstore内存超过memstore.upperLimit限制的可能性，进而增大阻塞整个RS的写的几率。如果region发生了阻塞会导致大量的线程被阻塞在到该region上，从而其它region的线程数会下降，影响整体的RS服务能力；
    
57. 
    
58. <property><name>hbase.superuser</name><value>hadoop</value></property>
59. Hbase security 开启后的超级用户配置，一系列由逗号隔开的user或者group；
    
60. 
    
61. <!--<property><name>zookeeper.znode.parent</name><value>/hbase2</value></property>-->
62. znode存放root region的地址
    

1. </configuration>