HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以存储海量的结构化或半结构化的数据。HBase的一个特点是它会将数据按照一定的规则分割成多个文件，这些文件称为HFile。HFile是HBase的基本存储单元，它包含了数据和索引信息。
HBase在写入数据时，会先将数据写入内存中的缓冲区，当缓冲区满了或者达到一定的时间间隔时，就会将缓冲区中的数据刷写到磁盘上，形成一个新的HFile。这个过程称为Minor Compaction。随着数据的不断写入，HBase会产生很多小的HFile，这些HFile会占用大量的磁盘空间和文件句柄，并且影响读取性能。为了解决这个问题，HBase会定期地对这些小的HFile进行合并，生成更大的HFile，这个过程称为Major Compaction。Major Compaction可以减少文件数量和大小，提高读取效率，并且删除过期或者重复的数据。
然而，Major Compaction也有一些缺点，比如它会消耗大量的CPU和IO资源，影响正常的读写操作；它会产生大量的临时文件，占用更多的磁盘空间；它会导致数据在磁盘上不均匀地分布，造成负载不平衡等。因此，HBase提供了一些参数和策略来控制Major Compaction的触发时机和频率，以及合并后的文件大小。
那么，如何优化HBase的文件大小呢？以下是一些常用的方法：
1.调整HBase表的预分区数。预分区数决定了表在创建时会被分割成多少个Region，每个Region对应一个存储目录，每个目录下有多个HFile。如果预分区数太小，那么每个Region会包含很多数据，导致每次Major Compaction生成很大的HFile；如果预分区数太大，那么每个Region会包含很少数据，导致产生很多小的HFile。因此，需要根据数据量和访问模式来合理地设置预分区数，使得每个Region的大小在1GB到10GB之间。
2.调整HFile的最大大小。HFile的最大大小决定了每次Minor Compaction生成一个新的HFile时，它能够容纳多少数据。如果HFile的最大大小太小，那么会产生很多小的HFile；如果HFile的最大大小太大，那么会导致每次Minor Compaction花费很长时间，并且增加Major Compaction的压力。因此，需要根据数据特征和写入速度来合理地设置HFile的最大大小，在64MB到256MB之间。
3.调整Major Compaction的策略。Major Compaction有两种策略：周期性和基于大小。周期性策略是指按照一定的时间间隔触发Major Compaction。