云数据库HBase版如何修改配置
修改完成后，需要重启集群 ，采取滚动重启的方式，对集群影响较小，且规模越大，影响较小
修改完后，有历史记录
后续优化：后续有一些参数可以采取直接应用的方式，无需重启集群
目前开放的一些配置（仅仅列举一些，具体查看管控页面）
| 参数名称 | 参数默认值 | 描述 |
| hbase.hregion.majorcompaction | 604800000 | 默认为一周，可以改为0，不触发，后续产品支持周期性触发，或者时间段内触发major |
| hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio | 0 | 可以调整read与scan的队列大小，控制读写分离 |
| hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio | 0 | 读写分离控制 |
| hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit | 0.3 | memstore的占比 |
| hbase.regionserver.global.memstore.size | 0.35 | memstore的占比 |
| hbase.rpc.timeout | 60000 | rpc超时时间，可以延长 |
| hfile.block.cache.size | 0.4 | 如果读比较多，可以调整威0.5 |
见：
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您提到的这些配置项是针对HBase集群进行调优的一些关键参数，它们对于提升集群性能、管理资源分配以及确保服务稳定性至关重要。下面我将基于阿里云的产品知识，为您提供一些关于如何在阿里云上操作和优化HBase集群的建议：
滚动重启集群
在阿里云上，如果您使用的是EMR（Elastic MapReduce）服务来部署HBase集群，您可以利用EMR的管理功能实现滚动重启。这意味着您可以在不影响整个集群服务的情况下，逐个或分批重启节点，从而减少对业务的影响。具体操作可以通过EMR控制台或者使用阿里云CLI（命令行工具）来完成。
修改配置并查看历史记录
- 修改配置：在EMR中，您可以直接通过控制台修改HBase的配置参数，这些修改会即时生效（如果参数支持动态变更的话），或者需要重启相关服务才能生效。
- 历史记录：EMR服务会保留集群的操作日志，包括配置更改的历史记录，您可以在控制台查看操作记录，以追踪配置变化和维护审计需求。
参数优化与无需重启的配置
部分HBase配置确实支持动态更新，即修改后无需重启集群即可生效。例如，hbase.rpc.timeout这样的参数通常可以实时生效。但请注意，并非所有参数都支持动态修改，比如涉及内存管理的参数（如hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit和hbase.regionserver.global.memstore.size）可能需要重启RegionServer来应用新值。
配置管理与优化建议
- 使用管控页面：在EMR控制台，您可以直接访问集群详情页，找到配置管理或参数设置部分，根据您的业务需求调整上述提到的参数。
- 读写分离：通过调整
hbase.ipc.server.callqueue.read.ratio和hbase.ipc.server.callqueue.scan.ratio，可以优化读写请求的处理效率，特别是在高并发场景下。 - MemStore与缓存大小：合理调整
hbase.regionserver.global.memstore.*参数和hfile.block.cache.size可以帮助平衡内存使用与I/O效率，特别是对于读密集型应用，增加块缓存大小可以显著提升性能。
后续优化与周期性触发Major Compaction
虽然您提到后续产品可能会支持周期性触发Major Compaction，但目前在阿里云EMR中，这可能需要手动干预或自定义脚本来实现。不过，随着产品迭代，更多自动化管理和优化功能会被逐步引入，建议定期关注阿里云EMR的官方文档和公告，以便获取最新功能信息。
总之，在阿里云EMR上管理与优化HBase集群时，充分利用其提供的管理工具和监控能力，结合业务实际需求，灵活调整配置参数，可以有效提升集群的整体性能和稳定性。
