批量寫

也是為了減少rpc的次數

HTable.put(List<Put>)

Auto Flush

autoflush=false可以提升幾倍的寫性能，但是還是要注意，直到數據超過2 M（由hbase.client.write.buffer決定）或用戶執行了hbase.flushcommits()時才向regionserver提交請求。需要注意并不是寫到了遠端。

HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize）可以設置buffer的大小。

服務端優化

WAL Flag

不寫WAL可以成倍提升性能，因為不需要寫HLog，減少3次IO，寫MemStore是內存操作。

是以數據可靠性為代價的，在數據導入時，可以關閉WAL。

增大memstore的內存

當前可以調高Memstore 的數值，降低 BlockCache的數，跟讀優化的思路正好相反。

大量的HFile產生

如果寫很快，很容易帶來大量的HFile，因為此時HFile合并的速度還沒有寫入的速度快。

需要在業務低峰期做majorcompaction，充分利用系統資源。如果HFile降低不下來，則需要添加節點。