Region 分裂
1 region分裂说明
region中存储的是一张表的数据，当region中的数据条数过多的时候，会直接影响查询效率.
当region过大的时候，hbase会将region拆分为两个region , 这也是Hbase的一个优点.
2 Region分裂策略
2.1 ConstantSizeRegionSplitPolicy
0.94版本前，HBase region的默认切分策略
当region中最大的store大小超过某个阈值(hbase.hregion.max.filesize=10G)之后就会触发切分，一个region等分为2个region。
但是在生产线上这种切分策略却有相当大的弊端：
切分策略对于大表和小表没有明显的区分。
阈值(hbase.hregion.max.filesize)设置较大对大表比较友好，但是小表就有可能不会触发分裂，极端情况下可能就1个，形成热点，这对业务来说并不是什么好事。
如果设置较小则对小表友好，但一个大表就会在整个集群产生大量的region，这对于集群的管理、资源使用、failover来说都不是一件好事。
2.2 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy
0.94版本~2.0版本默认切分策略
总体看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同
一个region中最大的store大小大于设置阈值就会触发切分。
但是这个阈值并不像ConstantSizeRegionSplitPolicy是一个固定的值，而是会在一定条件下不断调整，调整规则和region所属表在当前regionserver上的region个数有关系.
region split阈值的计算公式是：
设regioncount：是region所属表在当前regionserver上的region的个数
阈值 = regioncount^3 * 128M * 2，当然阈值并不会无限增长，最大不超过MaxRegionFileSize（10G）；当region中最大的store的大小达到该阈值的时候进行region split
例如：
第一次split阈值 = 1^3 * 256 = 256MB
第二次split阈值 = 2^3 * 256 = 2048MB
第三次split阈值 = 3^3 * 256 = 6912MB
第四次split阈值 = 4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取较小的值10GB
后面每次split的size都是10GB了
特点
相比ConstantSizeRegionSplitPolicy，可以自适应大表、小表；
在集群规模比较大的情况下，对大表的表现比较优秀
但是，它并不完美，小表可能产生大量的小region，分散在各regionserver上
2.3 SteppingSplitPolicy
2.0版本默认切分策略
相比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 简单了一些
region切分的阈值依然和待分裂region所属表在当前regionserver上的region个数有关系
如果region个数等于1，切分阈值为flush size 128M * 2
否则为MaxRegionFileSize。
这种切分策略对于大集群中的大表、小表会比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 更加友好，小表不会再产生大量的小region，而是适可而止。
2.4 KeyPrefixRegionSplitPolicy
根据rowKey的前缀对数据进行分区，这里是指定rowKey的前多少位作为前缀，比如rowKey都是16位的，指定前5位是前缀，那么前5位相同的rowKey在相同的region中。
2.5 DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy
保证相同前缀的数据在同一个region中，例如rowKey的格式为：userid_eventtype_eventid，指定的delimiter为 _ ，则split的的时候会确保userid相同的数据在同一个region中。
2.6 DisabledRegionSplitPolicy
不启用自动拆分, 需要指定手动拆分
Region 合并
1 region合并说明
Region的合并不是为了性能, 而是出于便于运维的目的 .
比如删除了大量的数据 ,这个时候每个Region都变得很小 ,存储多个Region就浪费了 ,这个时候可以把Region合并起来，进而可以减少一些Region服务器节点
2 如何进行region合并
2.1 通过Merge类冷合并Region
执行合并前，需要先关闭hbase集群
创建一张hbase表：
create 'person','info1',SPLITS => ['1000','2000','3000','4000']
查看表region
需求：
需要把person表中的2个region数据进行合并：
person,,1623461265787.b15dce7c3af63faa165e5bade9a29676.
person,1000,1623461265787.785396d84eb17099203fa63c003eb8eb.
这里通过org.apache.hadoop.hbase.util.Merge类来实现，不需要进入hbase shell，直接执行（需要先关闭hbase集群）：
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.Merge person person,,1623461265787.b15dce7c3af63faa165e5bade9a29676. person,1000,1623461265787.785396d84eb17099203fa63c003eb8eb.
成功后界面观察
2.2 通过online_merge热合并Region
不需要关闭hbase集群，在线进行合并
与冷合并不同的是，online_merge的传参是Region的hash值，而Region的hash值就是Region名称的最后那段在两个.之间的字符串部分。
需求：需要把person表中的2个region数据进行合并：
person,2000,1623461265787.1530224f7edee8855a0cc68af61ba33a.
person,3000,1623461265787.0a717dfd631a860dcb6352d8d423fd16.
需要进入hbase shell：
merge_region '1530224f7edee8855a0cc68af61ba33a','0a717dfd631a860dcb6352d8d423fd16'
成功后观察界面