上一篇文章主要基于工作流程对compaction进行了介绍，同时说明了compaction的核心作用是通过合并大量小文件为一个大文件来减少hfile的总数量，进而保证读延迟的稳定。合并文件首先是读出所有小文件的KVs，再写入同一个大文件，这个过程会带来严重的IO压力和带宽压力，对整个系统的读请求和写请求带来不同程度的影响。
了解HBase的童鞋都知道，HBase是一种Log-Structured Merge Tree架构模式，用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。随着数据写入不断增多，flush次数也会不断增多，进而HFile数据文件就会越来越多。然而，太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过程称为Compaction。
Compaction会从一个region的一个store中选择一些hfile文件进行合并。合并说来原理很简单，先从这些待合并的数据文件中读出KeyValues，再按照由小到大排列后写入一个新的文件中。之后，这个新生成的文件就会取代之前待合并的所有文件对外提供服务。HBase根据合并规模将Compaction分为了两类：MinorCompaction和MajorCom...
随着大数据的越来越普及，HBase也变得越来越流行。会用HBase现在已经变的并不困难，然而，怎么把它用的更好却并不简单。那怎么定义‘用的好’呢？很简单，在保证系统稳定性、可用性的基础上能够用最少的系统资源（CPU,IO等）获得最好的性能（吞吐量，读写延迟）就是’用的好’。HBase是一个庞大的体系，涉及到很多方面，很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率，根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能。笔者总结至少有如下几个方面HDFS相关配置优化，HBase服务器端优化（GC优化、Compaction优化、硬件配置优化），列族设计优化，客户端优化等，其中客户端优化在前面已经通过超时机制、重试机制讲过，后面笔者会继续分别介绍其他三个优化重点。
本节重点介绍列族设计优化，HBase中基本属性都是以列族为单位进行设置的，如下示例，用户创建了一张称为‘ NewsClickFeedbac...