该变量中设置的参数，将影响HBase的Client进程。 HBASE_MASTER_OPTS 该变量中设置的参数，将影响HBase的Master。 HBASE_REGIONSERVER_OPTS 该变量中设置的参数，将影响HBase的RegionServer。 HBASE_THRIFT_OPTS

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该变量中设置的参数，将影响HBase的Client进程。 HBASE_MASTER_OPTS 该变量中设置的参数，将影响HBase的Master。 HBASE_REGIONSERVER_OPTS 该变量中设置的参数，将影响HBase的RegionServer。 HBASE_THRIFT_OPTS

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134217728 写数据客户端调优 写数据时，在场景允许的情况下，更适合使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 在hbase shell

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134217728 写数据客户端调优 写数据时，在场景允许的情况下，需要使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 表2 影响实时写数据相关参数

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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+%s将普通时间转化为时间戳格式。 指定主备集群写数据状态。 在主集群HBase shell界面，使用“hbase”用户执行以下命令保持写数据状态。 set_clusterState_active 界面提示以下信息表示执行成功： hbase(main):001:0> set_clusterState_active

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它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能。

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+%s将普通时间转化为时间戳格式。 指定主备集群写数据状态。 在主集群hbase shell界面，使用“hbase”用户执行以下命令保持写数据状态。 set_clusterState_active 界面提示以下信息表示执行成功： hbase(main):001:0> set_clusterState_active

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hdfs://hacluster/”，勾选“user”的“读”、“写”、“执行”和“递归”。 如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > tmp”，勾选“hive-scratch”的“读”、“写”、“执行”，若存在“examples”

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hive”，勾选“warehouse”的“读”、“写”、“执行”。 选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > tmp”，勾选“hive-scratch”的“读”、“写”、“执行”，若存在“examples” ，勾选“examples”的“读”、“写”、“执行”和“递归”。

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x版本） 组件 样例工程位置 描述 Alluxio alluxio-examples 使用Alluxio通过公共接口连接到存储系统示例程序。可实现写文件、读文件等功能。 Flink flink-examples 该样例工程提供以下样例程序： DataStream程序 Flink构造Dat

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hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查询HBase集群信息、获取表、操作NameSpace、操作表等功能。 hbase-thrift-example 访问HBase ThriftServer应用开发示例。 访问ThriftServer操作表、向表中写数据、从表中读数据。

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HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan性能综合调优 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 HBase JVM参数优化说明 父主题： 使用HBase

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HBase性能调优 提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 提升HBase连续Put数据场景性能 提升HBase Put和Scan数据性能 提升HBase实时写数据效率 提升HBase实时读数据效率 提升HBase非业务高峰期的Compaction执行速度 HBase JVM参数优化说明

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System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件之后的添加操作。HDFS保证一个文件在一个时刻只被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 HDFS文件系统中目录结构如下表所示。

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密key的读权限=。 检查目录/tmp/hbase的权限，需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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hive”，勾选“warehouse”的“读”、“写”、“执行”。 选择“待操作集群的名称 > HDFS > 文件系统 > hdfs://hacluster/ > tmp”，勾选“hive-scratch”的“读”、“写”、“执行”，若存在“examples” ，勾选“examples”的“读”、“写”、“执行”和“递归”。

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密key的读权限。 检查目录“/tmp/hbase”的权限，需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

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写入文件的过程如图2所示。 图2 写入文件过程 HDFS文件写入的详细步骤如下所示： Driver创建要写入文件的目录。 根据RDD分区分块情况，计算出写数据的Task数，并下发这些任务到Executor。 Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 HDFS和ZooKeeper的关系

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te.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce.am.resource.mb” “yarn.app.mapreduce.am.command-opts”，该参数中-Xmx值建议为0.8*“yarn.app.mapreduce.am.resource

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