1 测试环境
1.1 硬件环境
●五个HP Z210： 8G内存；4个型号为i7-2600的CPU，4核；千兆网卡；SATA 硬盘，7200转/分钟
●CiscoCatalyst 3670交换机
1.2 软件环境
OS：Red Hat 64bit；hadoop-1.0.3；HBase0.94.0
1.3 组网
2 写性能测试
●黑色曲线
4个客户端，分别部署在SM21、SM22、SM23和SM24。每个客户端有两个不共用连接的线程，表是非AutoFlush模式，数据满2M后，才向HRegionServer提交。8个线程不断向表的同一个列族插入value大小为1K的cell， rowkey为long类型的随机数。表的定义：create'test0', 'profile'。
测试880分钟。测试完成后，插入的数据共有548M个cell，数据量有548G。平均吞吐量为10000cells/s。
●蓝色曲线
4个客户端，分别部署在SM21、SM22、SM23和SM24。每个客户端有两个不共用连接的线程，表是非AutoFlush模式，数据满2M后，才向HRegionServer提交。8个线程不断向8个表的插入value大小为1K的cell， rowkey为long类型的随机数。
测试880分钟后，插入的数据共有467M个记录，数据量有467Gbyte。平均吞吐量为8000cell/s。
●红色曲线
1个客户端，部署在SM21。客户端有1个线程，表是非AutoFlush模式，数据满2M后，才向HRegionServer提交。线程不断向1个表的插入value大小为1K的cell， rowkey为long类型的随机数。表的定义：create 'test0', 'profile'。
测试880分钟后，插入的数据共有299M个记录，数据量有299Gbyte。平均吞吐量为5000cell/s。
3 读性能测试
3.1 随机查找测试1
表的定义如下：
create 'test0',{NAME => 'profile',BLOOMFILTER =>'ROWCOL'}
test0中有94M记录，value大小为1K。可以计算出表test0中共94GB数据。从test0中随机查找存在的数据。测试得出：每秒可以查询50次，时延为1000ms/50=20ms。
测试结果分析：
在HDFS上测试可知，随机读64K-block(64K?HBase IO的基本单位是64K)的延迟越为19ms。所以20MS的延迟主要是由于HDFS的延迟造成的。
注：如果没有BLOOMFILTER，性能会更低。
3.2随机查找测试2
除了4个客户端同时查询，其它与3.1相同。测试结果160次/S。每个客户端40次/S。
3.3随机查找测试3
一个客户端，查询不存在的记录，其它与3.1同。每秒可以查询75次，时延为1000ms/75 = 13ms。
测试结果分析：
测试结果比查询存在的记录稍高。原因是查询不存在的记录只需要读取bloom filter块；除此之外，查询存在的记录还需要读取数据块。
3.4 测试4
一个客户端进行范围查找，平均吞吐约为2400rows/s。
4 磁盘性能测试
4.1 顺序写
测试方法：一个进程，顺序写3000个文件，每个文件256MB，每次写64KB。
测试结果：写64KB的延迟为2.5ms，吞吐为28MB/S。
4.2 顺序读
测试方法：一个进程，顺序读3000个文件，每个文件256MB，每次读64KB。
测试结果：读64KB的延迟为0.8ms，吞吐为80MB/S。
4.3 随机64k-block读
测试方法：一个进程，随机读3000个文件，每个文件256MB，每次读64KB。
测试结果：读64KB的延迟为21ms，吞吐为3MB/S。
4.4 随机1b读
测试方法：一个进程，随机读3000个文件，每个文件256MB，每次读1KB。
测试结果：读1byte的延迟为18MS，吞吐为55B/S。
4.5 总结
磁盘读写延迟由三部分组成：寻道延迟+旋转延迟+传输延迟。
● 对比4.1和4.2， 读性能是写的3倍。
● 对比4.2和4.3，寻道延迟和旋转延迟占总时间的97%
● 4.4，IOPS能够达到55次/s
5 HDFS性能测试
5.1 顺序写测试
测试方法：一个进程，顺序写10个文件，每个文件10GB，每次写64KB。
测试结果：写64KB的延迟为4.7ms，吞吐为14MB/S。
5.2 随机64k-block读测试
测试方法：一个进程，随机读10个文件，每个文件10GB，每次读64KB。
测试结果：读64KB的延迟为2ms，吞吐为32MB/S。