问题描述：
在某一个时刻，电池数据表的以某些规则开头的数据，比如M12******，这些电池一直在上报数据，由于HBase的存储是按照字典顺序排序的，所有某一时刻，相似规则的数据落在了同一个region上，造成了数据热点。
解决方法：
在建表的时候，按照字典顺序，随机生成一批startkey和endkey的集合，这些集合按照字典顺序排列，写入数据的时候，将要写入的【key_时间戳】前面加上哈希前缀，形成【三位哈希值_key_时间戳】方式，将写入数据的压力分散开。
问题描述：
历史数据的消费过程，就是把数据写入HBase的过程，但是写入HBase过慢，容易造成消费不过来，产生数据堆积，由于数据堆积，会影响Kafka拉取数据消费发送心跳的超时。
解决方法：
1， HBase写操作尽量采用批量写入操作；
2， 禁用预写日志：put.setDurability(Durability.SKIP_WAL);//禁用hbase的预写日志功能（但是禁用预写日志的方式不够安全）
3， 禁止autoflush:table.setAutoFlushTo(false); 并配置write buff:
<property>
<name>hbase.client.write.buffer</name>
<value>5000000</value>
</property>
4,消费过程采用线程池写入：最开始用的可回收线程池，但是观察GC发现，FGC太多，而且数据量大了，CUP占用过高，最后还是采用固定的数目的线程池，多开几个客户端进行消费；
问题描述：
采用了固定线程池持续运行一段时间之后，观察GC发现：
导出对内存情况观察：
发现有写对象在持续增长，后来观察写入HBase的监控，发现Hbase每秒写入数据操作在0.001次这样子，通过对象分析，发现线程池在执行任务时候，会有个LinkedBlockingQueue的队列，由于HBase写入阻塞，导致队列持续递增，FGC持续进行，判断问题处在了HBase上面。
观察HBase目前配置：memstore：256M，hbase.hregion.max.filesize：10G （一个region最多管理10G的HFile），当写入的数据总量超过一定数量（1T）时，写入速度变慢。写入方式rowkey前加hash。
能源站对表预建了20个Region,随着数据量膨胀分裂到了160个
由于写入方式是完全随机写入到各个region中，因为region数量过多，大量时间浪费在等待region释放资源,获取region连接，释放连接。。
车联网的某些表虽然也有100多个region。但是由于写入的数据不是完全随机的，所以每次都是client只连接一个region去写，所以压测时没出现此问题。
解决方案：
禁用表的自动分期策略，如果日后有需要，手动分区。
alter'batteryData',{METADATA=>{'SPLIT_POLICY'=>'org.apache.hadoop.hbase.regionserver.DisabledRegionSplitPolicy'}},{NAME=> 't'}