一、内存优化
HBase 操作过程中需要大量的内存开销，毕竟 Table 是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的 70%给 HBase 的 Java 堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为 GC 过程持续太久会导致 RegionServer 处于长期不可用状态，一般 16~48G 内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。
二、允许在 HDFS 的文件中追加内容
hdfs-site.xml、hbase-site.xml
属性：dfs.support.append
解释：开启HDFS 追加同步，可以优秀的配合 HBase 的数据同步和持久化。 默认值为 true。
三、优化 DataNode 允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml
属性：dfs.datanode.max.transfer.threads
解释：HBase 一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为 4096 或者更高。默认值：4096
四、优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml
属性：dfs.image.transfer.timeout
解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket 需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认 60000 毫秒），以确保 socket 不会被 timeout 掉。
五、优化数据的写入效率
mapred-site.xml
属 性 ： mapreduce.map.output.compress mapreduce.map.output.compress.codec
解释：开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率，减少写入时间。第一个属性值修改为true，第二个属性值修改为：org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec 或者其他压缩方式。
六、优化 DataNode 存储
属性：dfs.datanode.failed.volumes.tolerated
解释：默认为 0，意思是当 DataNode 中有一个磁盘出现故障，则会认为该 DataNode shutdown了。如果修改为 1，则一个磁盘出现故障时，数据会被复制到其他正常的 DataNode 上，当前的 DataNode 继续工作
七、设置 RPC 监听数量
hbase-site.xml
属性：hbase.regionserver.handler.count
解释：默认值为 30，用于指定 RPC 监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。
八、优化 hbase 客户端缓存
hbase-site.xml
属性：hbase.client.write.buffer
解释：用于指定 HBase 客户端缓存，增大该值可以减少 RPC 调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少 RPC 次数的目的。
九、 指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数
hbase-site.xml
属性：hbase.client.scanner.caching
解释：用于指定 scan.next 方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。
十、flush、compact、split 机制
当 MemStore 达到阈值，将 Memstore 中的数据 Flush 进 Storefile；compact 机制则是把 flush 出来的小文件合并成大的 Storefile 文件。split 则是当 Region 达到阈值，会把过大的 Region 一分为二。
涉及以下属性：
Memstore 的默认阈值就是128M
hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728
这个参数的作用是当单个HRegion 内所有的Memstore 大小总和超过指定值时，flush 该 HRegion 的所有memstore。RegionServer 的flush 是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发 OOM。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38
当 MemStore 使用内存总量达到 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 指定值时，将会有多个MemStores flush 到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到 MemStore 使用内存略小于 lowerLimit。