COMPRESSION 数据压缩方式，HBase支持多种形式的数据压缩，一方面减少数据存储空间，一方面降低数据网络传输量进而提升读取效率。目前HBase支持的压缩算法主要包括三种：GZip | LZO | Snappy，下面表格分别从压缩率，编解码速率三个方面对其进行对比： Snappy的压缩率最低，但是编解码速率最高，对CPU的消耗也最小，目前一般建议使用Snappy
TTL 数据过期时间，单位为秒，默认为永久保存。对于很多业务来说，有时候并不需要永久保存某些数据，永久保存会导致数据量越来越大，消耗存储空间是其一，另一方面还会导致查询效率降低。如果设置了过期时间，HBase在Compact时会通过一定机制检查数据是否过期，过期数据会被删除。用户可以根据具体业务场景设置为一个月或者三个月。示例中TTL => ‘ 259200’设置数据过期时间为三天
IN_MEMORY 数据是否常驻内存，默认为false。HBase为频繁访问的数据提供了一个缓存区域，缓存区域一般存储数据量小、访问频繁的数据，常见场景为元数据存储。默认情况，该缓存区域大小等于Jvm Heapsize * 0.2 * 0.25 ，假如Jvm Heapsize = 70G，存储区域的大小约等于3.2G。需要注意的是HBase Meta元数据信息存储在这块区域，如果业务数据设置为true而且太大会导致Meta数据被置换出去，导致整个集群性能降低，所以在设置该参数时需要格外小心。
BLOCKCACHE 是否开启block cache缓存，默认开启。
SPLITS region预分配策略。通过region预分配，数据会被均衡到多台机器上，这样可以一定程度上解决热点应用数据量剧增导致系统自动split引起的性能问题。HBase数据是按照rowkey按升序排列，为避免热点数据产生，一般采用hash + partition的方式预分配region，比如示例中rowkey首先使用md5 hash，然后再按照首字母partition为16份，就可以预分配16个region。