HBase在新建一个表的时候，默认会把所有数据都会放在一个HRegion上，主节点HMaster根据一定的策略把HRegion分配到不同的HRegionServer从节点上，客户端在进行读写操作的时候，就会访问对应HRegionServer的HRegion。当HRegion的数据量超过阀值的时候，为了防止单个热点访问带来的压力，HBase就会对HRegion进行split操作，一个父HRegion分为两个子HRegion，后续的数据写入操作就会分配到两个HRegion里，减轻了单个热点的负载。由此可以看到split是一种动态的负载平衡机制。如果对数据库知识有过一定了解，就会发现这就是数据库常用的sharding技术，只不过HBase提供了自动化处理，减轻维护开销。另外split会产生额外的IO，实际实践中也有手动关闭该特性，按照规模进行预先分配HRegion的做法。
具体实现
split是把数据平均分配的操作：按照父HRegion的SplitKey（约为rowKey范围的中间值）把父HRegion分成两个子HRegion后，同时会把父HRegion的数据也会重新写入到两个子HRegion上。另外子HRegion的rowKey范围是父HRegion的各自一半，这样后面的rowKey就会按照范围插入对应的HRegion。split在执行过程中采取一些做法避免影响读写请求，由于split过程需要较长时间大量的IO操作，如果发生故障就需要有效的failover机制，防止数据处于不一致的状态。整个步骤可以参考文章的这个图，其中有些细节不同，但大致过程基本一致。
split入口
当memstore flush操作后，HRegion写入新的HFile或者HStore刚刚进行完compact操作后，这两个操作都有可能产生较大的HFile，HBase就会调用CompactSplitThread.requestSplit判断是否需要split操作。这个判断如下：
- 判断整个HRegionServer所有的HRegion数量是否超过hbase.regionserver.regionSplitLimit（默认Integer.MAX_VALUE，即没有限制）。
- 当前HRegion所有HStore中包含的HFile最小数是否>=1
- 尝试获取SplitKey：hbase:meta表（记录HRegion信息的HBase表，只有单个HRegion）、或是正在恢复状态的HRegion返回null。然后利用设置的策略判断是否需要split操作。一般使用两种策略：ConstantSizeRegionSplitPolicy以及IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy（默认）。
- ConstantSizeRegionSplitPolicy：如果某个不包含Reference文件的HStore（Reference文件是split后产生的临时引用文件，见后述），总大小（包含HFile的总大小）超过hbase.hregion.max.filesize(默认10G)，则返回true。 IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy：对于HRegionServer内所有属于同一个表的HRegion的数n，如果某个不包含Reference文件的HStore，总大小超过[n*n*n*2*MemStoreFlushSize和hbase.hregion.max.filesize（10G）之间最小值]，则返回true。例如，对于如果n＝3，则split大小为3^3*2*128M=6912M。可见如果Region数比较少的时候的可以尽早采取split。
- 返回SplitPoint。返回HRegion里总大小最大HStore的最大HFile的中间rowKey值。
split执行
获得SplitPoint后，CompactSplitThread就把split请求放到线程池执行。整个过程的每一个步骤都会有具体的日志记录，方便在split过程中失败的回滚。具体过程如下：
1、获取zk上的表的全局读锁，默认等待600s。这是为了避免和修改表发生冲突。修改表的操作会发送到HMaster执行，HMaster会获取zk上表的全局写锁，这样两个操作就会互斥避免冲突。
2、创建split后的daughter region，A和B的HRegionInfo对象，用于后续操作。A和B的HRegion在split后对应父HRegion的每个HFile，都有一个Reference文件，内容为指示Top或Bottom的标记，表示被划分文件上/下部分，以及SplitKey。
3、创建Daughter Region。这个过程包含两部分，一个是stepsBeforePONR；另一个是修改hbase:meta表内容。stepsBeforePONR中的PONR指point of no return，也就是不可逆，在这个过程中HBase的操作都会认为是可逆的，在这之后的修改hbase:meta表内容就是非可逆的。
stepsBeforePONR
（1）创建split对应的zk节点。zk创建/hbase/region-in-transition/regionName节点，节点的data为split相关数据，type为RS_ZK_REQUEST_REGION_SPLIT。不断轮询等待HMaster更换状态为RS_ZK_REGION_SPLITTING。就是利用ZK传递region split的信息给HMaster，让HMaster获知正在执行split操作。
（2）在region的目录里创建.splits目录
（3）关闭当前region。停止flush和compact操作，并等待进行中的flush和compact完成。如果所有memstore大于5mb，则flush。并行关闭所属的HStore。
（4）并行split所有的HFiles。 分别创建daughterRegion A和B的Reference文件（不能被split，compact的时候会被删除），文件路径.splits/daughterRegionName/familyName/store?leName.RegionEncodedName，然后用PB格式写入Top/Bottom枚举以及splitKey。Reference文件会在后面的compact操作中被删除，然后才会真正把split的内容写入daughterRegion，这样延迟写入的操作可以避免发生故障需要回滚删除文件从而造成IO浪费，Reference文件非常小，不会造成很明显的影响。
（5）创建daughter region对象。 同时把A和B的regionInfo写到路径.regioninfo下，然后把之前的.splits/daughterRegionName移动到table/region目录，这样daughterRegion就和parent同级目录。然后创建A和B两个HRegion对象。
修改hbase:meta表内容
发送请求到hbase:meta表的HRegion，修改hbase:meta表的内容，表示原HRegion下线，daughterRegion A和B准备上线（暂时没有location信息，因为仍没open）。另外如果修改失败，则会进行回滚操作，把之前创建的.split目录删除，然后HRegionServer会终止服务，然后HMaster会负责清理其余的状态。
4、并行打开A，B两个HRegion。创建对应的HStore，读取Reference（Reference文件有专门的Scanner和reader来限制读取对应HFile的范围），从所有HFile里读取最大的MemStoreTS、SequenceId。HRegion成功打开后，就更新hbase:meta表中A和B的location。然后根据每个HFile的MaxSequenceId进行replay WALEdit，就是把内容重新写入HStore的memstore。如果WALEdit的logNum里小于MaxSequenceId则表明已经写入HFile（每条记录对应一个SequenceId），就会跳过。然后会请求一个异步Major
compact，从Reference生成真正的HFile（异步Major compact会清理所有的Reference，参考这里）。这个时候，这两个daughterRegion已经可以对外提供读服务。
5、 更新zk节点状态。在zk上之前创建的/hbase/region-in-transition/regionName节点的type改为RS_ZK_REGION_SPLIT，通知HMaster完成split操作。另外要注意，由于zk可能会丢失消息，因此这里需要不断循环节点状态，当节点被HMaster删除当时候才表明HMaster收到通知。
6、释放表的全局读锁
这样，在CompactSplitThread的split操作就完成，在这个时候，两个daughterRegion对外提供读请求，父HRegion的文件仍然存在。等待major compact请求完成之后，两个daughterRegion的Refernece文件就会被删除。HMaster会定期监控hbase:meta表，一旦发现存在parentRegion且daughterRegion已经没有Reference文件，则会删除parentRegion的相关内容。这样就最终完成了整个split的操作。
预Split操作
在实际实践过程中，如果可以根据业务大致确认表的数据规模，则可以使用预Split把表分成指定多个HRegion。这样做可以避免Split过程带来的IO开销，并且在大批量导入数据的时候，可以让集群的多个节点分流写请求，加快导入效率。具体做法如下：
首先是关闭Split操作。从Split的过程可以看到，在判断是否需要split的时候，有两种可选的策略，我们这里采取ConstantSizeRegionSplitPolicy，然后把hbase.hregion.max.filesize设置到一个非常大的值，这样HBase就几乎不会对任何HRegion采取split操作。
然后就是在create表的时候，需要指定多个splitKey范围，如：
hbase(main):015:0> create 'test_table', 'f1', SPLITS=> ['a', 'b', 'c']
这样就会创建4个HRegion，rowKey范围分别为[负无穷，a)、[a, b)、[b, c)、[c, 正无穷)。在导入数据的时候，客户端就会根据自己的rowKey插入到对应的范围里。当然也要注意某些热点数据会导致某个HRegion特别大，最好要监控好HRegion的读写请求数（可以从master提供的web页面查看状态）。如果发现某些热点数据，可以利用命令行手动设置这个HRegion的split操作，HBase就会对这个HRegion进行split，保持负载平衡。
总结
split操作提供了表自动sharding的功能，但这是以额外的IO消耗为代价的。我们可以根据自己的业务需求进行预split或者手动split等操作。无论是哪种，这些split操作都相对较方便，能够免除维护sharding带来的一系列数据同步问题。
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