面试题：Hbase表预拆分策略对数据存储性能有哪些具体影响？

Question

Hbase支持多种预拆分策略，如按固定步长拆分、按哈希拆分等。请详细分析不同预拆分策略在数据均匀分布、读写性能、存储开销等方面对数据存储性能的具体影响，并举例说明在不同业务场景下应如何选择合适的预拆分策略。

Answer 1

1. 按固定步长拆分

• 数据均匀分布：在数据增长规律符合步长设定时，数据分布较为均匀。例如，当RowKey是时间戳且按天增长，步长设为一天，数据可按天均匀分布在不同Region。但如果RowKey无明显规律，可能导致数据分布不均。
• 读写性能：读性能方面，由于数据相对均匀分布，读请求能较均衡地分布在不同Region，减少热点Region压力，读性能较好。写性能上，若写入数据顺序与步长设定契合，可分散写入压力，写性能佳；否则可能出现局部写热点。
• 存储开销：Region数量由步长决定，预先确定，存储开销相对稳定。每个Region有一定元数据开销，Region过多会增加整体存储开销。
• 业务场景举例：时间序列数据，如服务器日志，按时间步长预拆分可使数据均匀分布，提升读写性能。

2. 按哈希拆分

• 数据均匀分布：通过对RowKey进行哈希计算，数据能均匀分布在各个Region，基本不受RowKey本身规律影响，可有效避免数据倾斜。
• 读写性能：读性能，因数据均匀分布，读操作分散，性能良好。写性能同样出色，因为写操作均匀分散到不同Region，不易出现写热点。
• 存储开销：由于哈希计算相对复杂，Region数量可能较多，元数据存储开销有所增加。但因数据分布均匀，可减少因热点数据导致的额外存储开销。
• 业务场景举例：用户行为数据，RowKey为用户ID，使用哈希拆分可使不同用户数据均匀分布，适合高并发读写场景。

3. 选择合适预拆分策略的方法

• 高并发读写且RowKey无规律场景：如电商系统用户订单数据，选择哈希拆分策略，保证数据均匀分布，提升读写性能。
• 有规律增长数据场景：如物联网设备按时间上报数据，采用按固定步长拆分，依据数据增长规律设定步长，实现数据均匀分布和良好的读写性能。