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HBase是Hadoop生态系统中的一个组件，是一个分布式、面向列的开源数据库，可以支持数百万列、超过10亿行的数据存储，因此，对HBase性能提出了一定的要求，那么如何进行HBase性能优化呢？
HBase的拥有完整的支撑系统，包括底层硬件以及把硬件和操作系统、JVM、HDFS连接起来的网络之间的所有部件，这些都会对HBase性能和状态产生影响；除此之外，HBase的交互方式也会对HBase性能产生影响。
**一、HBase支撑系统优化**
**1. 硬件选择**
需根据业务情况和集群规模大小选择合适的硬件。
**2. 网络配置**
由于HBase分布式系统受网络的限制，建议在节点和机架顶置交换机之间采用10Gb以太网交换机，不要满额配置地使用网络，否则在高负载时，会影响HBase应用系统的性能。
**3. 操作系统**
操作系统的选择应考虑是否支持HBase，通常情况下选择Linux操作系统。
**4. 本地文件系统**
本地Linux文件系统在HBase集群体系中起到了重要作用，并严重影响了HBase的性能，建议使用EXT3和XFS作为本地文件系统。
**二、HBase业务访问优化**
根据业务访问特点，Hbase的工作负载大致分为四种：
**1. 随机读密集型**
对于随机读密集型工作负载，高效利用缓存和更好地索引会给HBase系统带来更高的性能
**2. 顺序读密集型**
对于顺序读密集型工作负载，可以采用不使用缓存的方式减少硬盘访问次数来提高性能。
**3. 写密集型**
对于写密集型提高性能需尽量减少刷写、合并和拆分的次数，以减少IO压力，提高系统性能。
除了以上方法可以提高HBase性能之外，还可以采用以下方法：
1. JVM垃圾回收优化；
2. 本地memstore分配缓存优化；
3. Region拆分优化；
4. Region合并优化；
5. Region预先加载优化；
6. 负载均衡优化；
7. 启用压缩，推荐snappy；
8. 进行预分区，从而避免自动split，提高hbase响应速度；
9. 避免出现region热点现象，启动按照table级别进行balance。
以上是对HBase性能优化方法的概要总结，有HBase性能优化需求的，可以在此基础上延伸学习，会有一定收获的！
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