HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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参数说明 服务名称 配置参数 说明 缺省值 HBase hbase.rpc.protection 设置HBase通道是否加密，包含HBase客户端访问HBase服务端的RPC（remote procedure call）通道，HMaster和RegionServer间的RPC通道。设置为

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提升HBase Put和Scan性能综合调优 操作场景 HBase有很多与读写性能相关的配置参数。读写请求负载不同的情况下，配置参数需要进行相应的调整，本章节旨在指导用户通过修改RegionServer配置参数进行读写性能调优。 本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 登录 FusionInsight

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Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。

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性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题： DBA智能运维

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维（旧版）

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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。

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查询样例如下： 用户在hbase_sample_table的info列族的name列添加一个索引，在客户端执行， hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table

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查询样例如下： 用户在hbase_sample_table的info列族的name列添加一个索引，在客户端执行， hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table

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查询样例如下： 用户在hbase_sample_table的info列族的name列添加一个索引，在客户端执行， hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table

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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：

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HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢，导致健康检查超时，从而导致监控告警。可通过以下方式判断： 首先查看HMaster日志（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：

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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：

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现Region分割导致性能下降的现象。 图2 多点分割 HBase开源增强特性：连接数限制 过多的session连接意味着过多的查询和MR任务跑在HBase上，这会导致HBase性能下降以至于导致HBase拒绝服务。通过配置参数来限制客户端连接到HBase 服务器 端的session数目，来实现HBase过载保护。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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