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HBase内存管理技巧及优化建议
一、引言
HBase是一个分布式、可扩展、支持大规模数据存储的NoSQL数据库。
由于其面向列的设计，使得它在处理大规模数据集时表现出良好的性能。
随着数据量的增长，HBase内存管理问题逐渐凸显，内存溢出成为常见的性能瓶颈。
本文将介绍HBase内存管理的技巧及优化建议，帮助读者更好地应对内存溢出问题。
二、HBase内存管理基础
在了解HBase内存管理技巧及优化建议之前，我们需要先了解HBase内存管理的基础知识。HBase的内存主要分为以下几个部分：
1. 堆内存（Heap Memory）：用于存储HBase的数据和操作过程中的临时数据。
2. 堆外内存（Off-Heap Memory）：用于存储HBase的索引和缓存数据。
3. JVM内存：HBase运行在JVM上，JVM本身的内存管理也是影响HBase性能的重要因素。
三、HBase内存管理技巧
1. 合理配置HBase集群：根据数据量和访问需求，合理配置HBase集群的节点数和内存大小。确保每个节点有足够的内存来支持其承担的任务。
2. 优化数据模型：合理设计数据模型，避免过度使用大量的Bloom过滤器或索引，以减少内存消耗。
3. 定期清理缓存：定期清理HBase的缓存，避免缓存过大导致内存溢出。可以通过调整缓存的过期时间或定期进行缓存清理来实现。
4. 监控和日志分析：通过监控HBase的内存使用情况，及时发现内存异常。结合日志分析，找出导致内存溢出的原因，针对性地进行优化。
5. 使用压缩算法：对HBase中的数据进行压缩存储，减少数据占用内存的空间。
6. 避免大事务操作：大事务操作可能导致大量的数据在内存中处理，增加内存压力。尽量避免大事务操作，或将其拆分为多个小事务。
四、HBase内存优化建议
1. 调整JVM参数：优化JVM的内存参数，如堆大小、新生代大小等，以提高HBase的内存使用效率。
2. 使用LRU算法：对于HBase的缓存，可以采用LRU（最近最少使用）算法进行缓存管理，避免缓存过大导致内存溢出。
3. 优化数据分布：通过优化数据分布，使得数据在集群中的分布更加均匀，避免某些节点承担过多的数据负载，导致内存不足。
4. 使用HBase的预分区功能：在创建表时，预先设定分区数，使得数据在分区之间分布更加均匀，提高查询性能并降低内存压力。
5. 定期清理无用数据：定期清理HBase中的无用数据，释放内存空间。可以通过设置TTL（Time To Live）策略或定期进行数据清理来实现。
6. 升级HBase版本：随着HBase版本的迭代，其性能不断优化。升级至最新版本，以获得更好的内存管理性能和优化。
7. 监控和分析：建立有效的监控机制，实时监控HBase的内存使用情况。通过数据分析，找出内存使用的瓶颈和潜在问题，针对性地进行优化。
8. 横向扩展：随着数据量的增长，可以通过横向扩展（增加节点）来分担内存压力，提高HBase的性能。
五、总结
本文介绍了HBase内存管理的技巧及优化建议。
通过合理配置HBase集群、优化数据模型、监控和日志分析等方法，可以有效应对HBase内存溢出问题。
同时，结合调整JVM参数、使用LRU算法、优化数据分布等措施，进一步提高HBase的内存使用效率。
在实际应用中，建议根据具体情况选择合适的优化方案，以获得最佳的性能表现。
为什么我的电脑虚拟内存玩地下城与勇士突然增大到卡机
系统运行速度慢，有几个原因， 一个是系统垃圾文件太多，你可以下个优化软件，清除下系统垃圾，比如说超级兔子，（这是下载地址）二是磁盘碎片太多，需要整理，你可以开始，，，程序，，附件，，系统工具，，碎片整理，，三是 你机子系统用久了，定期重做系统，需要重装系统，你可以到这个网址下个系统，利用虚拟光驱或者是直接解压安装四是CPU温度过高，搞个大点的风扇，然后清理机箱灰尘，5是有病毒，全盘杀毒试试看，，6是你机子配置关系，关于这点，，我建议不用任何杀软，让系统进行裸奔 ，硬件加根内存会好点，希望对你有帮助 7可以适当的超频的，到网上下个超频软件吧 8开机少加载点开机启动项，把不必要的服务都关掉 9系统资源用尽 少开点程序或者是加内存更换CPU 10网速慢 如果时XP系统的，可以通过组策略来提高宽带速度，默认情况下，WindowsXP系统会保留网络连接20％的宽带，如果经常上网的，有必要将此限制去除。
开始——运行，在运行对话框中输入“”后回车，打开”组策略”窗口。
在组策略窗口的左侧列表中依次展开本地计算机策略——“计算机配置”——“管理模板——网络——QoS数据包调度程序,然后在右侧窗口中找到”限制可保留频宽“选项。
双击该选项，在对话框中选择”已禁用“单选项，按确定积可。
11 虚拟内存设置不对 具体设置方法是实际内存的1.5到3倍（1G以上不必设置）—–飞~⊙ō⊙~飞答案——-抄袭可耻—————–
中兴手机是不是出现系统内存不足，正在为您清理，怎么办
中兴手机提示内存已满/内存不足或需要优化内存，建议您：
1、删除不必要的数据及应用程序：智能管理器（内存管理器）-储存空间/内存。
2.关闭不需要的应用程序：点击屏幕左下角近期任务键-点击要关闭的应用程序右上角的“x”/下方的关闭全部。
3.若手机支持存储卡，将多媒体文件移动到扩展卡或将拍摄存储路径设置为扩展卡。
若未有存储卡，建议定期将多媒体文件移动到电脑中。
4.卸载不经常使用的软件或文件。
若上述方式操作后，手机内存依然不足，建议备份手机中的数据（联系人、信息、照片等），恢复出厂设置尝试。
hadoop的优点有哪些 a处理超大文件 b低延迟访问数据
一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件 一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。
2、检测和快速应对硬件故障 在集群环境中，硬件故障是常见性问题。
因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。
假设某一个datanode节点挂掉之后，因为数据备份，还可以从其他节点里找到。
namenode通过心跳机制来检测datanode是否还存在 3、流式数据访问 HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据，同时这些应用一般都是批量处理，而不是用户交互式处理，应用程序能以流的形式访问数据库。
主要的是数据的吞吐量，而不是访问速度。
访问速度最终是要受制于网络和磁盘的速度，机器节点再多，也不能突破物理的局限，HDFS不适合于低延迟的数据访问，HDFS的是高吞吐量。
4、简化的一致性模型 对于外部使用用户，不需要了解hadoop底层细节，比如文件的切块，文件的存储，节点的管理。
一个文件存储在HDFS上后，适合一次写入，多次写出的场景once-write-read-many。
因为存储在HDFS上的文件都是超大文件，当上传完这个文件到hadoop集群后，会进行文件切块，分发，复制等操作。
如果文件被修改，会导致重新出发这个过程，而这个过程耗时是最长的。
所以在hadoop里，不允许对上传到HDFS上文件做修改（随机写），在2.0版本时可以在后面追加数据。
但不建议。
5、高容错性 数据自动保存多个副本，副本丢失后自动恢复。
可构建在廉价机上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，namenode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。
6、商用硬件 Hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上，它是设计运行在商用硬件的集群上的，因此至少对于庞大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。
HDFS遇到上述故障时，被设计成能够继续运行且不让用户察觉到明显的中断。
二、HDFS缺点 1、不能做到低延迟 由于hadoop针对高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟，所以对于低延迟数据访问，不适合hadoop，对于低延迟的访问需求，HBase是更好的选择， 2、不适合大量的小文件存储 由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限于namenode的内存容量，根据经验，每个文件、目录和数据块的存储信息大约占150字节。
因此，如果大量的小文件存储，每个小文件会占一个数据块，会使用大量的内存，有可能超过当前硬件的能力。
3、不适合多用户写入文件，修改文件 Hadoop2.0虽然支持文件的追加功能，但是还是不建议对HDFS上的 文件进行修改，因为效率低。
对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，HDFS适合一次写入，多次读取的场景。
HDFS不支持多用户同时执行写操作，即同一时间，只能有一个用户执行写操作。
