hbase如何判断数据写入哪一个region

HBase中，表会被划分为1...n个Region，被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性:StartKey与EndKey表示这个Region维护的rowKey范围，当咱们要读/写数据时，若是rowKey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region而且读/写到相关的数据。简单地说，有那么一点点相似人群划分，1-15岁为小朋友,16-39岁为年轻人，40-64为中年人,65岁以上为老年人。(这些数值都是拍脑壳出来的，只是举例，非真实),而后某人找队伍，而后根据年龄，处于哪一个范围，就找到它所属的队伍。
    而后，默认地，当咱们只是经过HBaseAdmin指定TableDescriptor来建立一张表时，只有一个region,正处于混沌时期，start-end key无边界,可谓海纳百川。啥样的rowKey均可以接受，都往这个region里装，然而，当数据愈来愈多，region的size愈来愈大时，大到必定的阀值，hbase认为再往这个region里塞数据已经不合适了，就会找到一个midKey将region一分为二，成为2个region,这个过程称为分裂(region-split).而midKey则为这二个region的临界。

    如何找到midKey?涉及的内容比较多，暂且不去讨论，最简单的能够认为是region的总行数 / 2 的那一行数据的rowKey.虽然实际上比它会稍复杂点。
    若是咱们就这样默认地，建表，表里不断地Put数据，更严重的是咱们的rowkey仍是顺序增大的，是比较可怕的。存在的缺点比较明显。
    首先是热点写，咱们老是会往最大的start-key所在的region写东西，由于咱们的rowkey老是会比以前的大，而且hbase的是按升序方式排序的。因此写操做老是被定位到那个region中。
    其次，因为写热点，咱们老是往最大start-key的region写记录，以前分裂出来的region不会再被写数据，有点被打进冷宫的赶脚，它们都处于半满状态，这样的分布也是不利的。
    若是在写比较频率的场景下，数据增加快，split的次数也会增多，因为split是比较耗时耗资源的，因此咱们并不但愿这种事情常常发生。

    看到这些缺点，咱们知道，在集群的环境中，为了获得更好的并行性，咱们但愿有好的load blance，让每一个节点提供的请求处理都是均等的。咱们也但愿，region不要常常split，由于split会使server有一段时间的停顿，如何能作到呢？
随机散列与预分区。两者结合起来，是比较完美的，预分区一开始就预建好了一部分region,这些region都维护着自已的start-end keys，再配合上随机散列，写数据能均等地命中这些预建的region，就能解决上面的那些缺点，大大地提升了性能。

   有时候根据本身的业务场景咱们可能只须要将rowkey随机散列，所随机出的rowkey有可能会小于第二个region的startkey并大于第一个region的startkey，这时候就与第一个region通讯，以此类推。虽然rowkey随机化处理，不是将整个递增的rowkey数据均云分布到全部的region，可是能够保证大体的分布