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1 hbase.hregion.max.filesize应该设置多少合适
3 从性能的角度谈table中family和qualifier的设置
4 hbase.regionserver.handler.count详解
1 hbase.hregion.max.filesize应该设置多少合适
默认值：256M
说明：Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two.
HStoreFile的最大值。如果任何一个Column Family（或者说HStore）的HStoreFiles的大小超过这个值，那么，其所属的HRegion就会Split成两个。
调优：
hbase中hfile的默认最大值(hbase.hregion.max.filesize)是256MB，而google的bigtable论文中对tablet的最大值也推荐为100-200MB，这个大小有什么秘密呢？
众所周知hbase中数据一开始会写入memstore，当memstore满64MB以后，会flush到disk上而成为storefile。当storefile数量超过3时，会启动compaction过程将它们合并为一个storefile。这个过程中会删除一些timestamp过期的数据，比如update的数据。而当合并后的storefile大小大于hfile默认最大值时，会触发split动作，将它切分成两个region。
lz进行了持续insert压力测试，并设置了不同的hbase.hregion.max.filesize，根据结果得到如下结论：值越小，平均吞吐量越大，但吞吐量越不稳定；值越大，平均吞吐量越小，吞吐量不稳定的时间相对更小。
为什么会这样呢？推论如下：
a 当hbase.hregion.max.filesize比较小时，触发split的机率更大，而split的时候会将region offline，因此在split结束的时间前，访问该region的请求将被block住，客户端自我block的时间默认为1s。当大量的region同时发生split时，系统的整体访问服务将大受影响。因此容易出现吞吐量及响应时间的不稳定现象
b 当hbase.hregion.max.filesize比较大时，单个region中触发split的机率较小，大量region同时触发split的机率也较小，因此吞吐量较之小hfile尺寸更加稳定些。但是由于长期得不到split，因此同一个region内发生多次compaction的机会增加了。compaction的原理是将原有数据读一遍并重写一遍到hdfs上，然后再删除原有数据。无疑这种行为会降低以io为瓶颈的系统的速度，因此平均吞吐量会受到一些影响而下降。
综合以上两种情况，hbase.hregion.max.filesize不宜过大或过小，256MB或许是一个更理想的经验参数。对于离线型的应用，调整为128MB会更加合适一些，而在线应用除非对split机制进行改造，否则不应该低于256MB
无论是官方还是很多blog都提倡为了提高hbase的写入速度而在应用代码中设置autoflush=false，然后lz认为在在线应用中应该谨慎进行该设置。原因如下：
a autoflush=false的原理是当客户端提交delete或put请求时，将该请求在客户端缓存，直到数据超过2M(hbase.client.write.buffer决定)或用户执行了hbase.flushcommits()时才向regionserver提交请求。因此即使htable.put()执行返回成功，也并非说明请求真的成功了。假如还没有达到该缓存而client崩溃，该部分数据将由于未发送到regionserver而丢失。这对于零容忍的在线服务是不可接受的。
b autoflush=true虽然会让写入速度下降2-3倍，但是对于很多在线应用来说这都是必须打开的，也正是hbase为什么让它默认值为true的原因。当该值为true时，每次请求都会发往regionserver,而regionserver接收到请求后第一件事就是写hlog，因此对io的要求是非常高的，为了提高hbase的写入速度，应该尽可能高地提高io吞吐量，比如增加磁盘、使用raid卡、减少replication因子数等
3 从性能的角度谈table中family和qualifier的设置
对于传统关系型数据库中的一张table，在业务转换到hbase上建模时，从性能的角度应该如何设置family和qualifier呢？
最极端的，①每一列都设置成一个family，②一个表仅有一个family，所有列都是其中的一个qualifier，那么有什么区别呢？
从读的方面考虑：
family越多，那么获取每一个cell数据的优势越明显，因为io和网络都减少了。
如果只有一个family，那么每一次读都会读取当前rowkey的所有数据，网络和io上会有一些损失。
当然如果要获取的是固定的几列数据，那么把这几列写到一个family中比分别设置family要更好，因为只需一次请求就能拿回所有数据。
从写的角度考虑：
首先，内存方面来说，对于一个Region，会为每一个表的每一个Family分配一个Store，而每一个Store，都会分配一个MemStore，所以更多的family会消耗更多的内存。
其次，从flush和compaction方面说，目前版本的hbase，在flush和compaction都是以region为单位的，也就是说当一个family达到flush条件时，该region的所有family所属的memstore都会flush一次，即使memstore中只有很少的数据也会触发flush而生成小文件。这样就增加了compaction发生的机率，而compaction也是以region为单位的，这样就很容易发生compaction风暴从而降低系统的整体吞吐量。
第三，从split方面考虑，由于hfile是以family为单位的，因此对于多个family来说，数据被分散到了更多的hfile中，减小了split发生的机率。这是把双刃剑。更少的split会导致该region的体积比较大，由于balance是以region的数目而不是大小为单位来进行的，因此可能会导致balance失效。而从好的方面来说，更少的split会让系统提供更加稳定的在线服务。而坏处我们可以通过在请求的低谷时间进行人工的split和balance来避免掉。
因此对于写比较多的系统，如果是离线应该，我们尽量只用一个family好了，但如果是在线应用，那还是应该根据应用的情况合理地分配family。
4 hbase.regionserver.handler.count
RegionServer端开启的RPC监听器实例个数，也即RegionServer能够处理的IO请求线程数。默认是10.
此参数与内存息息相关。该值设置的时候，以监控内存为主要参考。
对于 单次请求内存消耗较高的Big PUT场景（大容量单次PUT或设置了较大cache的scan，均属于Big PUT）或ReigonServer的内存比较紧张的场景，可以设置的相对较小。
对于 单次请求内存消耗低，TPS（TransactionPerSecond，每秒事务处理量）要求非常高的场景，可以设置的相对大些。