為什麼在 HBase 中不建議單表列簇超過 3 個
首先，我們來看一張 HBase 的儲存結構圖（圖片來源於網路），如下：
HBase 的資料儲存節點叫做 HRegionServer，每個 HRegionServer 管理很多個 HRegion，Region 是HBase你們資料管理的最小單元，不同的 Region 存放在不同的 HRegionServer 機器上。
每個 HRegion 由一個 HLog 和 一個或者多個 Store 組成。每個 Store 由儲存一個列簇 （columns family） 。 每個Strore又由一個memStore和 零個至多個StoreFile 組成。memStore 儲存在記憶體中， StoreFile 儲存在HDFS上。
說到這裡，我們可以很明顯的感知到，多個 Region 會造成效能問題，具體是什麼效能問題，接著往下看……但我們在想一個問題，Region 少一點繞開效能問題行不行。筆者直接告訴你，也不行！為什麼？ Region 數目太少就會妨礙可擴充套件性，導致單個 Region 變得很大降低了並行度。
回到正題，我們在定義 HBase 表的時候，在沒有配置“hbase.hregion.max.filesize”的情況下，預設單個 Region 的大小為：10 * 1024 * 1024 * 1024，但寫入資料量超過該值，會造成 Region 的 split 動作。這個 RegionSplitPolicy 策略有如下幾種方式：
- ConstantSizeRegionSplitPolicy ： 這個是版本為 0.94.0 的預設region split 策略。根據公式min(r^2*flushSize，maxFileSize ) 確定split的maxFileSize，其中 r 為線上 Region個數，maxFileSize由
hbase.hregion.max.filesize指定。 - IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy ： 僅僅當region大小超過常量值（
hbase.hregion.max.filesize大小）時，才進行拆分。 - DelimitedKeyPrefixRegionSplitPolicy ： 保證以分隔符前面的字首為splitPoint，保證相同RowKey字首的資料在一個Region中 。
- KeyPrefixRegionSplitPolicy ：保證具有相同字首的 Row 在一個Region中（要求設計中字首具有同樣長度）。指定 Rowkey 字首位數劃分
Region ，通過讀取 table 的 prefix_split_key_policy.prefix_length 屬性，該屬性為數字型別，表示字首長度，在進行 split 時，按此長度對splitPoint進行擷取。此種策略比較適合固定字首的 Rowkey。當table中沒有設定該屬性，或其屬性不為 Integer 型別時，指定此策略效果等同與使用IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy。
在建表的時候可以直接手動分配分割槽方式，以避免熱點資料，也可以通過配置分割槽策略，通過配置檔案的方式生成的效果是全域性的，這點需要注意！
上面說了 HBase 的分割槽策略，接下來我們回到正題， 進行 Region Split 的條件為：1. 該 Region 下所有的 StoreFile 中最大的 StoreFile 檔案的大小超過閥值即進行 Split 在檔案層次上，不同的列族，儲存在不同的檔案中。但是不同的列族，可能會共享一個 Region。（問題點就在這裡了）
舉個例子：比如你有 A ，B 兩個列蔟，A 列蔟 有 1000w 行資料，B 列蔟有 10w
行資料，也就是說 A 列簇儲存的資料量是 B 列簇儲存資料量的 100 倍。 A 列簇會發生多次 Split 動作，提升 A 列簇的併發性，而 B 列簇由於跟 A 列簇共同屬於一個 Region ，也會被動的 Split 掉了！ B 列簇被 Split 後，單 Region 所持有的資料量變少了，這樣的話，就導致了掃描 B 列簇的效能下降很多。
其次，存在多個列簇的時候，由於它們是共享的同一個 Region，如果其中的一個 列簇觸發了 flush 動作，相應關聯的其他列簇也會進行 flush 。導致系統整體產生更多的 IO ， 耗費資源 。
我們總結一下：
主要有兩點：
1. 多列簇導致持有資料量最少的列簇掃描效能下降，主要是因為資料太分散。
2. 系統產生更多的 IO ，耗費資源；
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