高可用（high?available->HA）

在HBase中HMaster負責監控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的負載，如果HMaster掛掉了，那么整個HBase集群將陷入不健康的狀態，并且此時的工作狀態并不會維持太久。所以HBase支持對HMaster的高可用配置。

1．關閉HBase集群（如果沒有開啟則跳過此步）

[root@hadoop101 hbase-1.3.1]$ bin/stop-hbase.sh

2．在conf目錄下創建backup-masters文件

[root@hadoop101 hbase-1.3.1]$ touch conf/backup-masters

3．在backup-masters文件中配置高可用HMaster節點

[root@hadoop101 hbase-1.3.1]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters

4．將backup-masters分發到其他節點

5．啟動集群并打開頁面測試查看

http://hadooo101:16010?

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RowKey設計(rowkey design)

一條數據的唯一標識就是rowkey，那么這條數據存儲于哪個分區，取決于rowkey處于哪個一個預分區的區間內，設計rowkey的主要目的 ，就是讓數據均勻的分布于所有的region中，在一定程度上防止數據傾斜。接下來我們就談一談rowkey常用的設計方案。

注意：RowKey如何設計必須結合實際業務場景

案例一

案例二

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rowkey涉及三原則：

長度原則

散列原則

唯一原則

在哪幾個方面進行考慮？

? ? foo0001 foo0002 foo0003 foo0004

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a、Salt（加鹽）

a-boo0003 b-foo0001 c-foo0003 c-foo0004 d-foo0002

b、hash (hash算法)

c、Reversing the Key（倒序：身份證號|手機號）

7.3預分區 每一個region維護著startRowKey與endRowKey[1,100)，如果加入的數據符合某個region維護的rowKey范圍，則該數據交給這個region維護。那么依照這個原則，我們可以將數據所要投放的分區提前大致的規劃好，以提高HBase性能。 ????注意：手動分區（預分區）需要對業務數據量有把控 1．手動設定預分區 hbase> create 'staff1','info',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']

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內存優化

HBase操作過程中需要大量的內存開銷，畢竟Table是可以緩存在內存中的，一般會分配整個可用內存的70%給HBase的Java堆。但是不建議分配非常大的堆內存，因為GC(gabage collection)過程持續太久會導致RegionServer處于長期不可用狀態，一般16~48G內存(128G)就可以了，如果因為框架占用內存過高導致系統內存不足，框架一樣會被系統服務拖死。

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內存：堆內內存（JVM）[on-heap]、堆外內存（受操作系統管理）[off-heap]

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Hbase调优详情的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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