major 和minor compaction区别：
1.minor操作：达到TTL（记录保留时间）会被移除，删除和更新的数据仅仅只是做了标记，并没有物理移除，这种合并的触发频率很高。小合并不做数据删除，因为发生频率比较高，消耗性能小。
2.major操作：是对region下的hstore下的所有storefile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。
怎么手动定时删除hbase中的数据
合并Store中/的HFile为一个HFile
这个过程有删除标记的数据会被真正移除，同时超过单元格maxVersion的版本记录也会被删除。合并频率比较低，默认7天执行一次，并且性能消耗非常大，建议生产关闭(设置为0)，在应用空闲时间手动触发。一般可以是手动控制进行合并，防止出现在业务高峰期。
hbase表的预分区-M
当一个table刚被创建的时候，Hbase默认的分配一个region给table。也就是说这个时候，所有的读写请求都会访问到同一个regionServer的同一个region中，这个时候就达不到负载均衡的效果了，集群中的其他regionServer就可能会处于比较空闲的状态。解决这个问题可以用pre-splitting,在创建table的时候就配置好，生成多个region。
为何要预分区-M
- 增加数据读写效率
- 负载均衡，防止数据倾斜
- 方便集群容灾调度region
- 优化Map数量
Hbase压缩-M
为了提高 HBase 存储的利用率，很多 HBase 使用者会对 HBase 表中的数据进行压缩。目前 HBase 可以支持的压缩方式有 GZ（GZIP）、LZO、LZ4 以及 Snappy。它们之间的区别如下：
GZ：用于冷数据压缩，与 Snappy 和 LZO 相比，GZIP 的压缩率更高，但是更消耗 CPU，解压/压缩速度更慢。
Snappy 和 LZO：用于热数据压缩，占用 CPU 少，解压/压缩速度比 GZ 快，但是压缩率不如 GZ 高。
Snappy 与 LZO 相比，Snappy 整体性能优于 LZO，Snappy 压缩率比 LZO 更低，但是解压/压缩速度更快。
LZ4 与 LZO 相比，LZ4 的压缩率和 LZO 的压缩率相差不多，但是LZ4的解压/压缩速度更快。
各种压缩各有不同的特点，我们需要根据业务需求（解压和压缩速率、压缩率等）选择不同的压缩格式。多数情况下，选择Snppy或LZ0是比较好的选择，因为它们的压缩开销低，能节省空间。这里介绍一下 HBase 中使用 Snappy 的方法，其他的压缩设置方法和这个类似。
创建表的时候指定分区：
create 'iteblog',{NAME=>'f1'}, {NAME=>'f2',COMPRESSION=>'Snappy'}
f2指定压缩格式。
对已有表进行压缩：
hbase(main):001:0> alter 'iteblog', NAME => 'f', COMPRESSION => 'snappy'