如何在Hbase中使用大（1000万条记录）小（平均240字节）记录大小来提高随机get操作的性能？

我有一个包含四个列系列（共10列）的Hbase表，主键是一个固定的10字节id。平均行大小为240字节

当我在HBase中测试100万行的随机get操作时，它得到1000多行/s，平均0.25MB/s

但是当我用1000万行测试同一个操作时，它得到160行/秒，0.04MB/s。在阅读了一些资料后，我将HBASE_HEAPSIZE从1G增加到5G，之后我得到了320行/秒，0.08MB/秒（缓存命中率为87%），但仍然远低于一百万测试套件的速度

它有什么方法来提高性能吗？谢谢。

对于随机获取：

• 减少块大小，不超过64kb，32k应该是好的
• 在表的行级别添加bloom过滤器
• 通过将low region file max设置为1Go或更低，将表拆分为多个区域，并预拆分表（按国家、商户或任何您想要的方式）
• 激活内存中的
• 使用快速压缩编解码器（lzo或snappy都很好）
• 在客户端使用tablepool
• 使用memcache（…）

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享受；）

非常感谢你的有用建议，我现在就试试。似乎从0.94开始，HBase的tablepool就被弃用了，据说具有相同配置的新HTable（）与tablepool具有相同的效果。