問：Hbase大量寫入很慢，一個列族，每個200多列，一秒寫30000條數據，使用mutate添加數據，clientbuffer緩存大小爲10M，四臺測試機，128G內存，分配60G給Hbase，該怎麼優化？
答：可以使用bulkload方式寫入，通過mr程序生產hfile文件，直接用bulkload導入生成的hfile文件，速度非常快。
問：hbase大規模的丟數據，整個數據庫系統都掛掉了，然後發錯誤日誌，說Hdfs內部的配置文件，hbase.version，丟失了。大家有遇到過類似的問題嗎？自建的集羣。
答：檢查一下一些服務的端口有沒有暴露到公網，是不是集羣被攻擊了。自建還是有一些風險的。然後檢查下自己的hbase配置。看看數據的備份情況。
問：start-hbase.sh中有這麼一段：
if [ "$distMode" == 'false' ]
then
"$bin"/hbase-daemon.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun master $@
else
"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun zookeeper
"$bin"/hbase-daemon.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" $commandToRun master
"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" \
--hosts "${HBASE_REGIONSERVERS}" $commandToRun regionserver
"$bin"/hbase-daemons.sh --config "${HBASE_CONF_DIR}" \
--hosts "${HBASE_BACKUP_MASTERS}" $commandToRun master-backup
fi
distMode爲false時表示單機，true時表示集羣，看腳本好像是單機只啓動master，是否是說單機環境下不需要zookeeper，regionserver這些的意思，可是網上搜了下又有人說單機環境下master和 zookeeper會運行在同一個jvm。有誰對hbase比較熟悉的可以解答下嗎？
答：單機模式所有的服務都是一個jvm 進程啓動，底層的文件系統是本地文件系統，該jvm進程包括有zookeeper，hmaster和regionserver。其他模式需要手動分別啓動zk，hmaster，regionserver到不同的進程中。
問：Hbase 在大規模用戶畫像標籤，標籤有近百個左右，適合嗎？
答：hbase就是適用這種幾百幾千級別的場景，甚至可以支持百萬列級別的，但是建議常用的小於10w列。
問：hbase 2 內置現在的事務做的怎麼樣？支持到什麼隔離級別？如果有的話，hbase分佈式事務依靠什麼做的？
答：hbase事務目前還是region級別，hbase是可以做到跨行事務，但是隻限於region級別。
問：批量刪除hbase的數據用什麼方式比較快
答：最快的方式就是直接設置TTL，如果業務無法滿足，建議直接調度delete接口，性能也較快。
問：HBase 2.0 的查詢性能怎樣優化的？
答：在HBase的讀和寫鏈路中，均會產生大量的內存垃圾和碎片。比如說寫請求時需要從Connection的ByteBuffer中拷貝數據到KeyValue結構中，在把這些KeyValue結構寫入memstore時，又需要將其拷貝到MSLAB中，WAL Edit的構建，Memstore的flush等等，都會產生大量的臨時對象，和生命週期結束的對象。隨着寫壓力的上升，GC的壓力也會越大。讀鏈路也同樣存在這樣的問題，cache的置換，block數據的decoding，寫網絡中的拷貝等等過程，都會無形中加重GC的負擔。而HBase2.0中引入的全鏈路offheap功能，正是爲了解決這些GC問題。大家知道Java的內存分爲onheap和offheap，而GC只會整理onheap的堆。全鏈路Offheap，就意味着HBase在讀寫過程中，KeyValue的整個生命週期都會在offheap中進行，HBase自行管理offheap的內存，減少GC壓力和GC停頓。
寫鏈路的offheap包括以下幾個優化：
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在RPC層直接把網絡流上的KeyValue讀入offheap的bytebuffer中
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使用offheap的MSLAB pool
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使用支持offheap的Protobuf版本（3.0+）
讀鏈路的offheap主要包括以下幾個優化：
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對BucketCache引用計數，避免讀取時的拷貝
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使用ByteBuffer做爲服務端KeyValue的實現，從而使KeyValue可以存儲在offheap的內存中
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對BucketCache進行了一系列性能優化
問：Hbase的bulkload有全量與增量的概念麼？
答：snapshot 做全量 ，然後bulkload 做增量。
問：Hive on hbase 分析10億以上數據性能問題？
答：性能會損失，hive支持通過類似sql語句的語法來操作hbase中的數據, 但是速度較慢。
問：直接讀HFile與通過Hbase客戶端讀，性能提升多少？
答：全表掃使用spark讀HFile，比直接讀hbase性能提升兩倍以上，並且不會影響hbase其他讀寫使用。
問：HBase region個數如何劃分?
答：最好是你的regionserver的倍數 ，會自動的分配到每個服務器 ，注意rowkey要分散。參考文檔：https://help.aliyun.com/document_detail/71787.html