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write写入优化

更新时间:2017-09-04 18:39:14

HBase基于LSM模式,写是写HLOG及Memory的,也就是基本没有随机的IO,所以在写链路上性能高校还比较平稳。很多时候,写都是用可靠性来换取性能。

客户端优化

批量写

也是为了减少rpc的次数

  1. HTable.put(List<Put>)

Auto Flush

autoflush=false可以提升几倍的写性能,但是还是要注意,直到数据超过2M(hbase.client.write.buffer决定)或用户执行了hbase.flushcommits()时才向regionserver提交请求。需要注意并不是写到了远端。

HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize) 可以设置buffer的大小

服务端优化

WAL Flag

不写WAL可以成倍提升性能,因为不需要写HLog,减少3次IO,写MemStore是内存操作

是以数据可靠性为代价的,在数据导入时,可以关闭WAL

增大memstore的内存

当前可以调高Memstore 的数值,降低 BlockCache 的数,跟读优化的思路正好相反

大量的HFile产生

如果写很快,很容易带来大量的HFile,因为此时Hfile合并的速度还没有写入的速度快

需要在业务低峰期做majorcompaction,充分利用系统资源;如果Hfile降低不下来,则需要添加节点

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