1、compression
默认值是 NONE 即不使用压缩， 这个参数意思是该列族是否采用压缩，采用什么压缩算 法
方法: create 'table',{NAME=>'info',COMPRESSION=>'SNAPPY'}
建议采用 SNAPPY 压缩算法 ， HBase 中，在 Snappy 发布之前（ Google 2011 年对外发布 Snappy），采用的 LZO 算法，目标是达到尽可能快的压缩和解压速度，同时减少对 CPU 的消耗；
HBase修改压缩格式，需要一个列族一个列族的修改
alter 'test', NAME => 'f', COMPRESSION => 'snappy'。
而且这个地方要小心，别将列族名字写错，或者大小写错误。因为这个地方任何错误，都会创建一个新的列族，且压缩格式为snappy（
修改之前需要先disable，修改完之后需要enable，然后 major_compact 'test'）
2、TTL (time to live)
设置方法和versions类似
3、disable_all enable_all drop_all：支持正则表达式，并列出当前匹配的表，之后给出确认提示。
4、Hbase 预分区
HBase表在刚刚被创建时，只有1个分区（region），当一个region过大（达到hbase.hregion.max.filesize属性中定义的阈值，默认10GB）时，表将会进行split，分裂为2个分区。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。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。分区是针对表级，不是列族级，因为region是根据rowkey来划分的。
目的：减少由于region split带来的资源消耗。从而提高HBase的性能。
方案1：Hbase shell 创建，16010端口可以查看具体region
方案2：Hbase shell ，通过文件来创建
5、表的设计
列簇设计：
原则：在合理范围内能尽量少的减少列簇就尽量减少列簇，因为列簇是共享region的，每个列簇数据相差太大导致查询效率低下
最优：将所有相关性很强的 key-value 都放在同一个列簇下，这样既能做到查询效率 最高，也能保持尽可能少的访问不同的磁盘文件。以用户信息为例，可以将必须的基本信息存放在一个列族，而一些附加的额外信息可以放在 另一列族
rowkey设计：
长度原则：100字节以内，8的倍数最好，可能的情况下越短越好。因为HFile是按照keyvalue存储的，过长的rowkey会影响存储效率；其次，过长的rowkey在memstore中较大，影响缓冲效果，降低检索效率。最后，操作系统大多为64位，8的倍数，充分利用操作系统的最佳性能。
散列原则：高位散列，低位时间字段。避免热点问题
唯一原则：分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问 的数据放到一块。
6、数据热点问题
措施一：加盐
随机前缀，高位散列，讲数据随机分散到region上
措施二：哈希
哈希前缀，负债均衡，并且可以利用哈希重构rowkey，使用get获取准确数据
措施三：反转
反转固定长度或者数字格式的rowkey，牺牲了有序性，避免类似手机号固定开头的热点问题
措施四：时间戳反转