HBase基於LSM模式，寫是寫HLOG及Memory的，也就是基本沒有隨機的IO，所以在寫鏈路上效能高效還比較平穩。很多時候，寫都是用可靠性來換取效能。
批量寫
也是為了減少rpc的次數
HTable.put(List<Put>)Auto Flush
autoflush=false可以提升幾倍的寫效能，但是還是要注意，直到資料超過2 M（由hbase.client.write.buffer決定）或使用者執行了hbase.flushcommits()時才向regionserver提交請求。需要注意並不是寫到了遠端。
HTable.setWriteBufferSize(writeBufferSize）可以設定buffer的大小。
服務端最佳化
WAL Flag
不寫WAL可以成倍提升效能，因為不需要寫HLog，減少3次IO，寫MemStore是記憶體操作。
是以資料可靠性為代價的，在資料匯入時，可以關閉WAL。
增大memstore的記憶體
當前可以調高Memstore 的數值，降低 BlockCache的數，跟讀取最佳化的思路正好相反。
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。