一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。Hbase查询优化
作为NoSQL数据库，增删改查是其最基本的功能，其中查询是最常用的一项。设置Scan缓存
HBase中Scan查询可以设置缓存，方法是setCaching()，这样可以有效的减少服务端与客户端的交互，更有效的提升扫描查询的性能。
public void setCaching(int caching) {
this.caching = caching;
}显示的指定列
当使用Scan或者GET获取大量的行时，最好指定所需要的列，因为服务端通过网络传输到客户端，数据量太大可能是瓶颈。如果能有效过滤部分数据，能很大程度的减少网络I/O的花费。
public Scan addFamily(byte [] family) {
familyMap.remove(family);
familyMap.put(family, null);
return this;
}
public Scan addColumn(byte [] family, byte [] qualifier) {
NavigableSet<byte []> set = familyMap.get(family);
if(set == null) {
set = new TreeSet<byte []>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);
}
if (qualifier == null) {
qualifier = HConstants.EMPTY_BYTE_ARRAY;
}
set.add(qualifier);
familyMap.put(family, set);
return this;
}一般用:
scan.addColumn(...)关闭ResultScanner
如果在使用table.getScanner之后，忘记关闭该类，它会一直和服务端保持连接，资源无法释放，从而导致服务端的某些资源不可用。所以在用完之后，需要执行关闭操作，这点与JDBS操作MySQL类似
scanner.close()禁用块缓存
如果批量进行全表扫描，默认是有缓存的，如果此时有缓存，会降低扫描的效率。
scan.setCacheBlocks(true|false);对于经常读到的数据，建议使用默认值，开启块缓存。缓存查询结果
对于频繁查询HBase的应用场景，可以考虑在应用程序和Hbase之间做一层缓存系统，新的查询先去缓存查，缓存没有再去查Hbase。写入优化
写也是Hbase常有的操作之一，并且Hbase在写入操作上有着其他NoSQL无法比拟的优势，下面讲如何优化写入操作关闭写WAL日志
一般为了保证系统的高可用性，WAL日志默认是开启状态，WAL主要用于灾难恢复的，如果应用可以容忍一定的数据丢失风险，可以在写数据的时候，关闭写WAL。风险： 当RegionServer宕机时，写入的数据出现丢失，且无法恢复。

设置AutoFlush
Htable有一个属性是AutoFlush，该属性用于支持客户端的批量更新，默认是true，当客户端每收到一条数据，立刻发送到服务端，如果设置为false，当客户端提交put请求时候，先将该请求在客户端缓存，到达阈值的时候或者执行hbase.flushcommits()，才向RegionServer提交请求。风险 在请求未发送到RegionServer之前客户端崩溃，数据也会丢失
table.setAutoFlush(false);
table.setWriteBufferSize( 12 * 1024 * 1024 );预创建Region
一般表刚开始只有一个Region，插入该表的数据都会保存在此Region中，插入该表的所有塑化剂都会保存在该Region中，当到达一定的阈值时，才发生分裂。 这样开始时刻针对该表的写操作都集中在某台服务器上，造成这台服务器的压力很紧张，同时对整个集群资源的浪费。
建议刚开始的时候预创建Region，可以使用Hbase自带的RegionSplitter延迟日志flush
默认写入操作，首先写入WAL，并且在1S内写入HDFS，这个时间默认是1S，可以通过参数配置
hbase.regionserver.optionallogflushinterval可以配置大一点的值，比如5s，这段时间数据会保留在内存中，直到RegionServer周期性的执行flush操作。
希望能帮助大家。