一种HBase的表region切分和rowkey设计方案

场景

HBase的region随着大小的不断变大会触发一个阈值，默认为256M，一旦触发那么他就会自动的分裂开来，随着region变多hbase管理起来也越发困难，性能也会明显下降。当然更多的region使得高并发成为可能。一种较好的实践方案就是一方面预切分HBase的region，确定region的个数，保证并发性能，另一方面设置较高的region size分裂阈值，保证region数量不变。

方案

预切分方法：

./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter -c 500 test -f t1:t2:t3

上面的命令行工具给以为你切分一个500region的test表，分别包含了三个列族：t1,t2,t3。

然后在hbase-site.xml设置hbase.hregion.max.filesize为104857600（=1024*1024*100=100G），设置为100G，这样很长一段时间内不会出现region分裂。建议一个节点分到1000region，可以满足并发，而且不至于让master压力过大。

rowkey设计方案：

需要指出的是这种预切分方法用了一种默认算法md5stringsplit来分配region的startkey，endkey。这种得到的是一个8位的右移一位的md5的字符串。实际上就是md5前八位然后右移。这样在设计rowkey的时候就要千万注意了！因为这样分配出来的region是00000000~7fffffff。所以为了让rowkey能够均匀落入到这个范围需要md5(id)>>1 + id。提示一下：如果你使用的md5（id）+id的方法设计了rowkey，入库时如果数据量很大则会导致hot region。rs就会频繁的挂掉了，因为大部分数据都落入最后一个region了。

rowkey生成的具体的java代码如下：

private String makeRowKey(String id){
        String md5_content = null;
        try {
            MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
            messageDigest.reset();
            messageDigest.update(id.getBytes());
            byte[] bytes = messageDigest.digest();
            md5_content = new String(Hex.encodeHex(bytes));
        } catch (NoSuchAlgorithmException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
        //turn right md5
        String right_md5_id = Integer.toHexString(Integer.parseInt(md5_content.substring(0,7),16)>>1);
        while(right_md5_id.length()<7){
            right_md5_id = "0" + right_md5_id;
        }
        return right_md5_id + "::" + id;
    }