调优方法
预分区
Pre-Creating Regions（预分区）
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候， 所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。 一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入 HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
如果知道hbase数据表的key的分布情况，就可以在建表的时候对hbase进行region的预分区。这样做的好处是防止大数据量插入的热点问题，提高数据插入的效率。
实现步骤
首先就是要想明白数据的key是如何分布的，然后规划一下要分成多少region，每个region的startkey和endkey是多少，然后将规划的key写到一个文件中。比如，key的前几位字符串都是从0001~0010的数字，这样可以分成10个region，划分key的文件如下：注意不要多一行空行。
可以通过指定SPLITS_FILE的值指定分区文件,如果分区信息比较少，也可以直接用SPLITS分区。我们可以通过如下命令建一个分区表，指定第一步中生成的分区文件：
Rowkey设计
HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式:
- 通过单个row key访问:即按照某个row key键值进行get操作;
- 通过row key的range进行scan:即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描;
- 全表扫描:即直接扫描整张表中所有行记录。
在HBase中，row key可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为 10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。
row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
In Memory
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到 RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
Max Version
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置 表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置 setMaxVersions(1)。
在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中， MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的 MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成 为一个StoreFile。于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)
如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。
这种方式也有很大的限制：
- 仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况。
- HBase集群与Hadoop集群为同一集群，即HBase所基于的HDFS为生成HFile的MR的集群
bulkLoading实现方式
