HBase性能优化方法总结（2）：表的设计

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转载最新推荐文章于 2026-04-10 10:15:12 发布 294 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

时序数据库InfluxDB学习笔记时序数据库介绍和使用 1. 基础 1.1 关于时序数据的定义内容时间序列数据(Time Series Data, TSD),从定义上来说,就是一串按照时间维度索引的数据.这一串数据描述了某个被测量的主题在一个时间范围内的每个时间点上的测量值. 对时序数据进行建模的话，会包含三个重要部分，分别是：主体，时间点和测量值。套用这套模型，你会发现你在日常工作生活中，无时无刻不在接触着这类数据。如果你是一个股民，某只股票的股价就是一类时序数据，其记录着每个时间点该股票的股价。如果你是一个运维人员，监控数. 阅读详情

【转载】HBase性能优化方法总结（2）：表的设计

原创 2012年04月17日 17:32:22

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本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。

下面是本文总结的第一部分内容：表的设计相关的优化方法。

1. 表的设计

1.1 Pre-Creating Regions

默认情况下，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。

有关预分区，详情参见：Table Creation: Pre-Creating Regions，下面是一个例子：

     [java] 
     view plain copy
public static boolean createTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table, byte[][] splits)  
throws IOException {  
  try {  
    admin.createTable(table, splits);  
    return true;  
  } catch (TableExistsException e) {  
    logger.info("table " + table.getNameAsString() + " already exists");  
    // the table already exists...  
    return false;    
  }  
}  
  
public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {  
  byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];  
  BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, 16);  
  BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, 16);  
  BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);  
  BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));  
  lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);  
  for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {  
    BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));  
    byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes();  
    splits[i] = b;  
  }  
  return splits;  
}  

1.2 Row Key

HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：

通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。

在HBase中，row key可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。

row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。

举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

1.3 Column Family

不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。感兴趣的同学可以对自己的HBase集群进行实际测试，从得到的测试结果数据验证一下。

1.4 In Memory

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

1.5 Max Version

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。

1.6 Time To Live

创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

1.7 Compact & Split

在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时，系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。

StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。

由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。

实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。

转载自：http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/03/08/hbase-performance-tuning-section1.html

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