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Hbase FAQ热门问答小集合
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-backupfi问：HBase 2.0 的查询性能怎样优化的？
答：在HBase的读和写链路中，均会产生大量的内存垃圾和碎片。比如说写请求时需要从Connection的ByteBuffer中拷贝数据到KeyValue结构中，在把这些KeyValue结构写入memstore时，又需要将其拷贝到MSLAB中，WAL Edit的构建，Memstore的flush等等，都会产生大量的临时对象，和生命周期结束的对象。随着写压力的上升，GC的压力也会越大。读链路也同样存在这样的问题，cache的置换，block数据的decoding，写网络中的拷贝等等过程，都会无形中加重GC的负担。而HBase2.0中引入的全链路offheap功能，正是为了解决这些GC问题。大家知道Java的内存分为onheap和offheap，而GC只会整理onheap的堆。全链路Offheap，就意味着HBase在读写过程中，KeyValue的整个生命周期都会在offheap中进行，HBase自行管理offheap的内存，减少GC压力和GC停顿。
写链路的offheap包括以下几个优化：
在RPC层直接把网络流上的KeyValue读入offheap的bytebuffer中
使用offheap的MSLAB pool
使用支持offheap的Protobuf版本（3.0+）
读链路的offheap主要包括以下几个优化：
对BucketCache引用计数，避免读取时的拷贝
使用ByteBuffer做为服务端KeyValue的实现，从而使KeyValue可以存储在offheap的内存中
对BucketCache进行了一系列性能优化
问：Hbase的bulkload有全量与增量的概念么？
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