HBase 系列（五）HBase优化之Region管理--Region合并与拆分

最新推荐文章于 2024-04-15 21:16:38 发布

NICEDAYSS

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分类专栏：钻牛角尖系列文章标签： java hbase hadoop 数据库大数据

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写在前面： 我是「nicedays」，一枚喜爱做特效，听音乐，分享技术的大数据开发猿。这名字是来自world order乐队的一首HAVE A NICE DAY。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白nice day是需要自己赋予的。
白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~
写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动态 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35050438，让我们一起挖掘数据与人工智能的价值~

文章目录

- HBase调优：

HBase调优：

Region管理：

Region拆分
- 当一个Region大到一定程度，会进行（split）
- HBase可以通用Region Split 达到负载均衡
Region合并
- 如果删除了大量数据，很多region变小，这个时候region多个就会很浪费

Region拆分：

自动拆分：

constantSizeRegionSplitPolicy
IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy（默认）

Math.min(tableRegionCounts ^ 3 * initialSize,defaultRegionMaxFileSize)

tableRegionCounts 就是字面意思
initialSize 默认为memstore2倍
defaultRegionMaxFileSize ：region最大大小。默认10G
假设只有一个region，memstore是128M，10g
min(1 ^ 3 * 2 * 128, 10G) = 256M
也就是当达到256M时，就会拆分
同理2个region时，当每个region达到2G时会拆分
3个region时࿰