我们知道，HBASE在创建表的时候，会自动为表分配一个Region，
当一个Region过大达到默认的阈值时（默认10GB大小）,HBase中该Region将会进行split，分裂为2个Region，以此类推。
表在进行split的时候，会耗费大量的资源，频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响。
所以，HBase提供了预分区功能，即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。
假设我们初始给它10个Region，那么导入大量数据的时候，就会均衡到10个里面，显然比1个Region要好很多。
可是我们应该创建多少个Region呢？显然没有具体答案，要结合业务，根据表的rowkey进行设计。
一．强制拆分
预分区方法：
1.hbase shell 预分区
建立分区前，要先了解表的rowkey格式，rowkey为：两位随机数+时间戳+客户id
两位随机数的范围从00-99，划分范围：小于10,10-20,20-30,30-40,40-50,50-60,60-70,70-80,90+
hbase(main):001:0> create 'log1', 'cf1', SPLITS => ['10','20','30','40','50','60','70','80','90']
启动webUI
vi hbase-site.xml
添加
<property>
<name>hbase.master.info.port</name>
<value>60010</value>
</property>
浏览器中：
:60010
通过配置文件加载
[hadoop@h201 ~]$ cat rs.txt
10
20
30
40
50
60
70
80
90
hbase(main):003:0> create 'log2', 'cf1', SPLITS_FILE =>'/home/hadoop/rs.txt'
2.HBASE API 预分区
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin; import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection; import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; public class Cp { public static void main(String[] args) { HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "h201,h202,h203"); String tablename = new String("ctest1"); try{ HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config); if (admin.tableExists(tablename)) { admin.disableTable(tablename); admin.deleteTable(tablename); } HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tablename); tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("cf1")); byte[][] splitKeys = { Bytes.toBytes("10"), Bytes.toBytes("20"), Bytes.toBytes("30") }; admin.createTable(tableDesc, splitKeys); admin.close(); }catch(IOException e) { e.printStackTrace(); } } }