前面我们讲过HBase的拆分，其实他们俩是一对的，拆分-合并！本期就给大家带来HBase的合并的小技巧。无论是在大数据开发的学习中还是其他的学习，小技巧都能够在我们的学习路上带来很多实用的帮助。
一、概述
老规矩，先来给大家复习下一些基础知识，免得又忘了。
HBase表的基本单位是Region，日常调用HBase API操作一个表时，交互的数据也会以Region的形式进行呈现。前面介绍过HBase Region拆分策略原理，一个表可以有若干个Region，本文主要介绍Region合并的一些问题和解决方法。
什么是HBase Compaction？
简单来说就是HBase将Region中的Store中的一些HFile进行合并。
二、合并原因及原理
原因：这个需要从Region的Split来说。当一个Region被不断的写数据，达到Region的Split的阀值时(由属性hbase.hregion.max.filesize来决定，默认是10GB)，该Region就会被Split成两个新的Region。随着业务数据量的不断增加，Region不断的执行Split，那么Region的个数也会越来越多。
一个业务表的Region越多，在进行读写操作时，或是对该表执行Compaction操作时，此时集群的压力是很大的。这里笔者做过一个线上统计，在一个业务表的Region个数达到9000 时，每次对该表进行Compaction操作时，集群的负载便会加重。而间接的也会影响应用程序的读写，一个表的Region过大，势必整个集群的Region个数也会增加，负载均衡后，每个RegionServer承担的Region个数也会增加。
因此，这种情况是很有必要的进行Region合并的。比如，当前Region进行Split的阀值设置为30GB，那么我们可以对小于等于10GB的Region进行一次合并，减少每个业务表的Region，从而降低整个集群的Region，减缓每个RegionServer上的Region压力。
其合并原理分为三步：排序文件、合并文件、代替原文件服务。
HBase首先从待合并的文件中读出HFile中的key-value,再按照由小到大的顺序写入一个新文件(storeFile)中。这个新文件将代替所有之前的文件，对外提供服务。
在分析合并Region之前，我们先来了解一下Region的体系结构，如下图所示：
从图中可知
HRegion：一个Region可以包含多个Store；
Store：每个Store包含一个Memstore和若干个StoreFile；
StoreFile：表数据真实存储的地方，HFile是表数据在HDFS上的文件格式。
当HBase合并时，会清空以下三种数据
1.标记为删除的数据。
当我们删除数据时，HBase并没有把这些数据立即删除，而是将这些数据打了一个个标记，称为“墓碑”标记。在HBase合并时，会将这些带有墓碑标记的数据删除。
2.TTL过期数据
TTL(time to live)指数据包在网络中的时间。如果列族中设置了TTL过期时间，则在合并的过程中，发现过期的数据将被删除。
3.版本合并
若版本号超过了列族中预先设定的版本号，则将最早的一条数据删除。
如：列族设置版本号是5，当此列族第六次保存数据时，会将最早一次数据删除。
三、HBase合并分类
1.Minor Compaction(小合并)
小合并是指将相邻的StoreFile合并为更大的StoreFile。
2.Major Compaction(大合并)
大合并是将多个StoreFile合并为一个StoreFile。
四、合并的触发时机
（1）MEMStore Flush
内存中的数据flush刷写到硬盘上以后，会对当前Store中的文件进行判断，当数量达到阈值，则会触发Compaction。Compaction是以Store为单位进行合并的。当Flush刷写完成后，整个Region的所有Store都会执行Flush。
（2）后台线程周期性的检查
Compaction Checker线程定期检查是否触发Compaction，Checker会优先检查文件数量是否大于阈值，再判断是否满足major Compaction的条件的时间范围内，如果满足，则触发一次大合并Major Compaction。
（3）手动触发
1.由于很多业务担心MajorCompaction影响读写性能，所以选择在低峰期手动触发合并。
2.当用户修改表结构后，希望立刻生效，则手动触发合并。
3.运维人员发现硬盘空间不够，则会手动触发合并，因为删除了过期数据，腾出空间。
以上就是本期的所有内容了，至此大数据开发的HBase的知识点也告一段落了，如果忘了之前的知识，可以翻一翻我的文章，我都是按学习顺序写的。可以完全跟着我的进度来学习。
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