以下是在CentOS上提升HBase查询效率的方法：
客户端优化
- 增大Scan缓存：设置
scan.setCaching(500)（默认100），减少RPC次数。
- 批量Get请求：使用
Table.batch()批量获取数据，降低连接开销。
- 指定列族/列：通过
scan.addColumn()精确查询，避免全表扫描。
- 离线禁用缓存：对批量读取设置
scan.setCacheBlocks(false)，避免缓存污染。
服务器端优化
- 均衡读请求：通过预分区（
hbase.hregion.split.policy）均匀分布Region，避免单点负载过高。
- 调整BlockCache：增大读缓存占比（如设置为堆内存的40%），提升读取命中率。
- 启用压缩：使用Snappy等压缩算法减少磁盘IO和网络传输。
- 优化JVM内存：合理配置堆内存（如
-Xms4G -Xmx4G），避免频繁GC。
表设计与索引优化
- 合理设计RowKey：使用散列或加盐技术避免热点，如
MD5(rowKey)。
- 预分区：提前创建Region，防止数据倾斜。
- 二级索引：通过Phoenix等工具为非RowKey列创建索引，加速复杂查询。
- 控制Column Family数量：避免过多列族（建议不超过3个），减少内存开销。
集群与硬件优化
- 使用SSD存储：提升磁盘IO性能，降低延迟。
- 增加RegionServer节点：横向扩展集群，分担负载。
- 监控与调优：通过HBase UI或Prometheus监控指标（如读延迟、缓存命中率），针对性调整参数。
其他技巧
- 启用Bloom Filter：减少不必要的磁盘读取，提升随机读性能。
- 优化Compaction策略：调整
hbase.hstore.compaction.min等参数，减少小文件合并开销。
参考来源：
