hbase.client.write.buffer

r 参数是 HBase 客户端写入数据时的缓冲区大小设置，它对 HBase 写入性能有一定影响。当 HBase 客户端写入数据时，会将数据先写入到缓冲区中，当缓冲区达到一定大小后再批量提交到 HBase 服务端进行写入。因此，调整 hbase.client.write.buffer 参数可以影响 HBase 客户端的写入性能。如果将缓冲区设置得过小，可能会导致频繁的网络通信，从而降低写入性能；而如果将缓冲区设置得过大，可能会导致内存占用过高，从而影响系统的稳定性和可靠性。因此，需要根据实际情况合理设置 hbase.client.write.buffer 参数。

相关问题

hbase-site.xml配置

HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它使用HDFS作为其底层文件存储系统。要配置HBase，需要对hbase-site.xml文件进行配置。以下是一些常见的配置选项：

1. hbase.rootdir：指定HBase数据文件的存储位置，格式为hdfs://namenode/hbase。

2. hbase.zookeeper.quorum：指定HBase使用的Zookeeper集群的名称，格式为zookeeper1:port,zookeeper2:port。

3. hbase.zookeeper.property.dataDir：指定HBase使用的Zookeeper数据存储位置。

4. hbase.master.port：指定HBase Master节点监听的端口号，默认为60000。

5. hbase.regionserver.port：指定HBase RegionServer节点监听的端口号，默认为60020。

6. hbase.client.write.buffer：指定HBase客户端写入缓存的大小，默认为2097152字节。

7. hfile.block.cache.size：指定HBase HFile块缓存的大小，默认为0.4。

8. hbase.hregion.max.filesize：指定HBase区域文件的最大大小，默认为10GB。

9. hbase.hstore.blockingStoreFiles：指定HBase存储块的数量，默认为7。

10. hbase.regionserver.handler.count：指定HBase RegionServer处理器的数量，默认为10。

注意：以上配置选项只是一些常用的选项，具体的配置选项还要根据实际情况而定。

flink 自定义hbasesink 批量写入数据到hbase

如果你想使用 Flink 批量将数据写入 HBase，可以自定义一个 HBaseSinkFunction。下面是一个简单的示例：

public class HBaseBatchSinkFunction extends RichSinkFunction<List<Tuple2<String, String>>> {
    private transient Connection connection;
    private transient BufferedMutator bufferedMutator;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        config.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase");
        config.set("hbase.client.write.buffer", "10000000");
        config.set("hbase.client.retries.number", "3");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
        TableName tableName = TableName.valueOf("my_table");
        BufferedMutatorParams params = new BufferedMutatorParams(tableName);
        params.writeBufferSize(1024 * 1024);
        bufferedMutator = connection.getBufferedMutator(params);
    }

    @Override
    public void invoke(List<Tuple2<String, String>> values, Context context) throws Exception {
        List<Put> puts = new ArrayList<>();
        for (Tuple2<String, String> value : values) {
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(value.f0));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("my_cf"), Bytes.toBytes("my_col"), Bytes.toBytes(value.f1));
            puts.add(put);
        }
        bufferedMutator.mutate(puts);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        if (bufferedMutator != null) {
            bufferedMutator.flush();
            bufferedMutator.close();
        }
        if (connection != null) {
            connection.close();
        }
    }
}

在这个自定义的 HBaseSinkFunction 中，我们使用 BufferedMutator 批量写入数据。在 open() 方法中，我们获取 HBase 连接和缓冲器。在 invoke() 方法中，我们将数据转换为 Put 对象，并添加到缓冲器中。最后，在 close() 方法中，我们刷新缓冲器并关闭连接。

在你的 Flink 程序中，你可以使用这个自定义的 HBaseSinkFunction，例如：

DataStream<Tuple2<String, String>> dataStream = ...;
dataStream.addSink(new HBaseBatchSinkFunction());

这样，你就可以批量将数据写入 HBase 了。