HBase在CentOS上的数据压缩策略主要包括多种压缩算法的选择以及压缩策略的设置。以下是一些关键点：
数据压缩算法
HBase支持多种压缩算法，包括：
- Gzip：一种通用的数据压缩算法，可以有效地减小数据的大小，节省存储空间。
- LZO：一种高性能的数据压缩算法，具有较快的压缩和解压速度。
- Snappy：一种快速压缩和解压算法，具有较高的压缩比和速度。
- LZ4：一种极快的压缩算法，具有较高的压缩速度和较低的CPU消耗。
- None：禁用数据压缩，保持数据原始大小。
压缩策略
HBase有两种主要的压缩策略：
- Minor Compactions：通常会选择几个临近的小的storefiles将它们重写成一个。Minor compactions不会丢弃已删除或过期的cells，只有major compactions才会进行这些操作。
- Major Compactions：除了进行文件合并操作外，还会清理已删除或过期的数据。
创建已压缩表的示例
以下是一个使用HBase Shell创建一个已压缩表的示例：
hbase shell create 'compressed_table', {NAME 'cf1'}, {COMPRESSION 'SNAPPY'}
在这个例子中，我们创建了一个名为compressed_table的表，并为其添加了一个列族cf1，通过设置指定了使用Snappy压缩算法对数据进行压缩。
注意事项
- 在使用压缩功能之前，请确保您的HBase集群和客户端都支持所选用的压缩算法。
- 压缩数据可能会增加一些额外的CPU负载，因为压缩和解压缩数据需要额外的计算资源。
通过合理配置压缩算法和策略，可以在CentOS上为HBase表启用数据压缩，从而提高存储效率并可能降低I/O成本。
