HBase是一个分布式的、面向列的开源非关系型数据库（NoSQL），它构建在Hadoop文件系统之上，旨在提供快速随机访问大规模数据集。HBase在集群环境中运行，并依赖于Hadoop作为其文件存储层。它支持严格的读写性能，可以用于存储大量稀疏数据集。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable论文，因此，它在某些方面与Google的Bigtable类似。
在HBase的使用过程中，为了提高性能或者满足不同的业务需求，经常需要对一些参数进行优化调整。由于HBase的参数众多，并且可能因版本不同而有所差异，所以实际操作时需要对HBase的架构和参数功能有深入的理解。修改HBase参数通常需要考虑到集群的负载情况、数据量大小、访问模式等因素。
在优化HBase时，我们可能需要调整以下几类参数：
1. RegionServer相关参数：涉及RegionServer的内存使用、负载均衡、读写性能等方面。
2. ZooKeeper相关参数：ZooKeeper集群的配置，与HBase集群的稳定性和可用性密切相关。
3. HDFS相关参数：HBase将数据存储在HDFS上，因此其性能也受到HDFS配置的影响。
4. GC（垃圾收集）相关参数：由于Java语言的特性，GC策略对HBase性能有显著影响，合理配置可以减少停顿时间，提升吞吐量。
5. 预写日志（WAL）相关参数：WAL用于保证数据的持久性，修改相关参数可以影响HBase的恢复时间。
6. 客户端相关参数：客户端的缓存设置、连接参数等，这些设置影响客户端的性能。
根据提供的文件内容，我们可以推测文档讨论了通过Ambari界面修改HBase参数的实践。Ambari是Hortonworks开发的一个基于Web的工具，用于简化Hadoop集群的配置与管理。通过Ambari，管理员可以更方便地对Hadoop集群中的各个组件（包括HBase）进行安装、配置、监控和维护。
文档中的“与组件check项搭配使用”可能意味着在优化HBase参数时，需要考虑与集群中其他组件（如HDFS、YARN、ZooKeeper等）的配合，以确保整个集群的性能最优。
修改后的参数值示例包括一些比例设置，例如“默认1:5，为0.21:40为0.025”，这可能是指定了一些容量或者负载的阈值，用于集群的资源调度和负载均衡。同时，“⽼年代为395.6.7.-**.**.**.***3.14-15.16.171819”这部分看起来像是内存分配的参数，由于文档内容的不连贯性，这部分的含义可能需要结合实际上下文和HBase的参数配置手册来理解。
在实施参数调整时，需要注意的是，任何参数的改变都应该谨慎进行，并且在生产环境中要进行充分的测试。同时，由于文档内容的断断续续，具体参数的修改过程需要参考作者提供的博客内容，从而获得更加准确的操作指南。
优化HBase涉及的参数众多，且对业务的影响也很大。在进行参数调整前，必须充分理解每个参数的作用，并结合实际业务场景以及集群的硬件资源进行综合考虑。此外，调整后的效果需要通过实际的性能指标来监测和评估，以确保优化达到了预期的效果。由于文件内容存在识别错误和文字不连贯的问题，读者在理解文档时需要特别注意，必要时可通过其他途径（如官方文档、专业博客等）来获取准确的信息。
