BloomFilter

　　* 默認值為 NONE，布隆過濾器的作用是可以過濾掉大部分不存在目標查詢值的 HFile(即略去不必要的磁盤掃描)，可以有助于降低讀取延遲。 配置方式： create 'table',{BLOOMFILTER =>'ROW |ROWCOL'} * ROW，表示對 Rowkey 進行布隆過濾，Rowkey 的哈希值在每次寫入行時會被添加到布隆過濾器中，在讀的時候就會通過布隆過濾器過濾掉大部分無效目標。 * ROWCOL 表示行鍵 + 列簇 + 列的哈希將在每次插入行時添加到布隆。

　　Versions

　　* 默認值為 1 ，我們知道 HBase 是一個多版本共存的數(shù)據(jù)庫，多次寫入相同的 rowkey + cf + col 則會產(chǎn)生多個版本的數(shù)據(jù)，在有些場景下多版本數(shù)據(jù)是有用的，需要把寫入的數(shù)據(jù)做一個對比或者其他操作;但是如果我們不想保留那么多數(shù)據(jù)，只是想要覆蓋原有值，那么將此參數(shù)設(shè)為 1 能節(jié)約 2/3 的空間。所以第一步搞清楚你的需求，是否需要多版本共存。 * 配置方式 create 'table',{VERSIONS=>'2'}

　　Compression

　　* 默認值為 NONE ，常用的壓縮方式是 Snappy 和 LZO，它們的特點是用于熱數(shù)據(jù)壓縮，占用 CPU 少，解壓/壓縮速度較其他壓縮方式快，但是壓縮率較低。Snappy 與 LZO 相比，Snappy 整體性能優(yōu)于 LZO，解壓/壓縮速度更快，但是壓縮率稍低。各種壓縮各有不同的特點，需要根據(jù)需求作出選擇。 * create 'table',{NAME=>'info',COMPRESSION=>'snappy'}

　　HBase 預(yù)分區(qū)

　　默認情況下，在創(chuàng)建 HBase 表的時候會自動創(chuàng)建一個 Region 分區(qū)，當導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時候， 所有的 HBase 客戶端都向這一個 Region 寫數(shù)據(jù)，直到這個 Region 足夠大了才進行切分。這樣的局限是很容易造成數(shù)據(jù)傾斜，影響讀寫效率。預(yù)分區(qū)是一種比較好的解決這些問題的方案，即預(yù)先創(chuàng)建一些空的 Regions，定義好每個 Region 存儲的數(shù)據(jù)的范圍，這樣可以有效避免數(shù)據(jù)傾斜問題，多個 Region 同時工作，使得可以在集群內(nèi)做數(shù)據(jù)的負載均衡。

　　* 指定 rowkey 分割的點 create 'table1','f1',SPLITS => ['\x10\x00', '\x20\x00', '\x30\x00', '\x40\x00'] * rowkey 前綴完全隨機 create 'table2','f1', { NUMREGIONS => 8 , SPLITALGO => 'UniformSplit' } * rowkey 是十六進制的字符串作為前綴的 create 'table3','f1', { NUMREGIONS => 10, SPLITALGO => 'HexStringSplit' } 其中，NUMREGIONS 為 region 的個數(shù)，一般按每個 egion 10GB 左右來計算 Region 數(shù)量，集群規(guī)模大，Region 數(shù)量可以適當取大一些。

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