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region 中存储的是大量的 rowkey 数据，当 region 中的数据条数过多的时候，直接影响查询效率。
当 region 过大的时候，hbase 会拆分 region ， 这也是 hbase 的一个优点 .
HBase 的 region split 策略一共有以下几种
0.94版本前默认切分策略
当region大小大于某个阈值(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，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。
0.94版本~2.0版本默认切分策略
切分策略稍微有点复杂，总体看和ConstantSizeRegionSplitPolicy思路相同，一个region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的计算公式是：regioncount^3 * 128M * 2，当region达到该size的时候进行split例如：第一次split：1^3 * 256 = 256MB 第二次split：2^3 * 256 = 2048MB 第三次split：3^3 * 256 = 6912MB 第四次split：4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取较小的值10GB 后面每次split的size都是10GB了
2.0版本默认切分策略
这种切分策略的切分阈值又发生了变化，相比 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy 简单了一些，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 * 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。
根据rowKey的前缀对数据进行分组，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在进行region split的时候会分到相同的region中。
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。
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