先传送门一下，之前在HBaseConAsia2017分享过一个G1GC调优的PPT: http://openinx.github.io/2012/01/01/my-share/ 首先，对G1算法不熟悉的同学...=1 -XX:G1HeapRegionSize=32m -XX:G1MixedGCCountTarget=64 -XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent=5 其中重点需要调优的参数主要有...G1NewSizePercent ：G1的Young区大小是通过算法来自适应确定的, 也就是根据之前Young区GC的耗时来确定之后的Young大小,如果耗时过长,则调小Young区,耗时过短,则调大Young
和hbase.hregion.memstore.block.multiplier共同作用，等于两者相乘，我们的hbase.hregion.memstore.flush.size设置的是256M，hbase.hregion.memstore.block.multiplier...两个相关参数的默认值如下： hbase.hregion.memstore.flush.size=128M hbase.hregion.memstore.block.multiplier=4 或者这样的日志...一种是加快flush速度： hbase.hstore.blockingWaitTime = 90000 ms hbase.hstore.flusher.count = 2 hbase.hstore.blockingStoreFiles...同样的道理，如果flush加快，意味这compaction也要跟上，不然文件会越来越多，这样scan性能会下降，开销也会增大。...hbase.regionserver.thread.compaction.small = 1 hbase.regionserver.thread.compaction.large = 1 增加compaction
1 HBase 表结构设计调优 1.1 Row Key 设计 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...1.3 表参数调优 Pre-Creating Regions(预分区) 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...2 HBase 写调优 2.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量。...下面给个具体的例子： 3 HBase 读调优 3.1 多 HTable 并发写 创建多个 HTable 客户端用于读操作，提高读数据的吞吐量，举一个例子： 3.2 HTable 读参数设置 3.2.1...的设计是只有 rowkey 是索引，rowkey 都变成随机的了，读数据只能做性能极低的全表扫描了。
Hbase 总体架构 Hbase 总体架构图如下图 image.png HMaster作用 1. 管理HRegionServer，实现其负载均衡。 2....存放整个HBase 集群的元数据以及集群的状态信息。 2. 实现HMaster 主从节点的failover。...打开Hbase 的堆外cache 需要做如下操作, 在hbase-site.xml 中添加如下内容 hbase.block.data.cachecompressed true hbase.bucketcache.combinedcache.enabled</name...： • 参数hbase.bucketcache.size 单位为MB • 同时需要在JVM 参数中加入-XX:MaxDirectMemorySize=10240m • hbase.bucketcache.size
HBase 采用了和 Hadoop 相同的 RPC 机制，作为它的主要通信手段.这是一个轻量的，不同于 Java 标准的 RMI 的一种方式，HBase RPC 有明显的客户端和服务端之分。...，单个产品队列的容量并不是按需使用无限增长的，HBase 对其长度及空间大小都做了相应的阀值控制，其中：hbase.ipc.server.max.callqueue.length 用于限制产品队列的长度...和参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio 进行控制，其中 hbase.ipc.server.callqueue.handler.factor 用来控制队列个数...里读取数据的速度也就是网络吞吐量 hbase.ipc.server.tcpnodelay 默认值值 true hbase.ipc.server.tcpkeepalive 默认值 true hbase.regionserver.handler.count...联合使用（其中还需要设置参数 hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio），含义是 hbase 支持 put、get、scan 分开调度，可以结合自己的业务场景来控制读写
这是使用 HBase 最不可避免的一个话题，就是 HBase 的性能调优，而且通常建立在我们对 HBase 内部运行机制比较了解的基础上进行的，因此无论怎么说，调优这块都是一个相对复杂的事情。...这一篇我们先来介绍与 HBase 内存最相关的调优内容。 1. 合理配置 JVM 内存 这里首先涉及 HBase 服务的堆内存设置。...剩下来的就是 GC 参数调优了，这一块也要合理配置加上实际测试，后面再单独聊这块。 3....总结 本文总结了与 HBase 内存最相关的调优内容，主要包括 JVM 内存大小设置，选择合适的 GC 策略，建议开启 MSLAB 与 BucketCache，以及合理配置读写缓存比例等内容，希望通过本文我们对于...HBase 性能调优有了一定的认识。
HBase提供了强大的存储和读写性能，但为了在实际的生产环境中充分发挥其效能，深入了解HBase的读写路径，并通过性能调优来优化整体数据处理过程是十分必要的。...数据量的增加和用户请求的复杂化，HBase的读写性能也面临着巨大的挑战。在这种背景下，深入了解HBase的内部工作机制并进行性能调优，已经成为确保系统稳定性和高效性的重要一环。...接下来，我们将从读写路径的角度切入，深入探讨如何进行有效的性能调优。HBase 的架构概览为了更好地理解HBase的读写路径，我们首先需要了解HBase的基本架构。...HBase 性能调优指南调优写入性能配置适当的MemStore大小：可以通过调大MemStore的大小（参数hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit）来减少频繁的刷写操作...通过批量写入减少网络请求次数 大批量数据写入时 调优读取性能合理配置BlockCache大小：BlockCache是HBase读取性能的关键因素，配置合适的缓存大小
1.垃圾回收器调优 当我们往hbase写入数据，它首先写入memstore当中，当menstore的值大于hbase.hregion.memstore.flush.size参数中设置的值后，就会写入硬盘...在hbase-env.sh文件中，我们可以设置HBASE_OPTS或者HBASE_REGIONSERVER_OPTS，后者只影响region server进程。...=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:$HBASE_HOME/logs/gc-$(hostname)-hbase.log...开启MSLAB hbase.hregion.memstore.mslab.enabled=true // 开启MSALB hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize...推荐使用Snappy，性能最好，但是Snappy要单独安装，安装教程等我装成功了，再发一个文档出来吧。
WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...针对专门操作符的调优 前面，讲的是关于查询条件的一般规则，在这一节中，将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...当一些优化器发现查询中存在 OR 操作符时，就不使用索引查询，所以在这种情况下，并且只有在这种情况下，UNION 才比 OR 性能更高。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结，这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高，但是它们一定不会对数据库的性能带来下降，所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面，SQL 调优还包括 Order by，Group by 以及 Index 等等。
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。...对于 JVM 的调优，主要有两个方面考虑： 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然，确切的说，以上两点并不互相独立，内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器，具体到在 JVM 中的配置，是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓调优，就是一个不断调整和优化的过程，需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充！ 说到底，那上面的这些选项是要配置在哪里呢？
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。...但是也必须提醒大家的是，影响一个 Spark 作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...，建议参考后面的几个参数调优，通过 bypass 机制或优化的 HashShuffleManager 来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值，对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能，其中大量文件被快速连续地添加/创建。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存，默认是10mb，可以适当调大...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小，默认是1(1*128k)，默认是按照128K数据快修复，如果需要修复的数据很大，这个默认1太小，可以适当的调大
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS...因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。 1.两种合并 HBase中Compaction分为两种。...参数调优 1).hbase.hstore.compaction.min 默认值 3，一个列族下的HFile数量超过该值就会触发Minor Compaction，这个参数默认值小了，一般情况下建议调大到5...（旧版本中该参数是hbase.hstore.compactionthreshold） 2).hbase.hstore.compaction.max 默认值 10，一次Minor Compaction最多合并的...一般建议调整到2~5，不建议调太大，否则可能会消费过多的服务端资源得不偿失。
Spark 调优和 JVM 调优的关系 再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明： 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能 参数调优建议： 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况）来灵活的调优 4.
理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ?...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...参数调优建议： Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！...(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) （10）尽量多使用COMMIT 只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为...性能上的差异，关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引，那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。
本文档介绍了各种调优 Alluxio 性能的技巧和配置。 常见性能问题 以下是在调整性能时用于解决常见问题的清单： 所有节点都在工作吗？ 检查 Alluxio 集群是否健康。...Master调优 Journal性能调优 Property Default Description alluxio.master.journal.flush.batch.time 5ms Time to...worker调优 块读取线程池大小 alluxio.worker.network.block.reader.threads.max 属性配置用于处理块读取请求的最大线程数。...作业服务调优 工作服务能力 作业服务限制当前运行的作业总数以控制其资源使用。 请注意，单个 CLI 命令（例如 distributedLoad）可以触发创建多个作业，每个文件一个。...客户端调优 被动缓存 被动缓存会导致 Alluxio worker 缓存另一个已缓存在单独 worker 上的数据副本。
尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳. 比如使用掩码操作. 十七. 尽早丢弃无关对象.
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