计算机所存储的信息量呈爆炸式增长,关系型数据库在应对大规模数据和高并发时候显得捉襟见肘,因此在一些应用场景正在逐渐被非关系型数据库取代,近年来非关系型数据库的研究成为了一个炙手可热的新领域。开源的HBase由于其高性能、高可靠性、低成本以及易扩展等特点被许多互联网企业所使用。在HBase的增量数据应用中,大规模数据负载的加载是一个比较常见的场景。在这种情况中,影响数据加载速度的主要原因就是Region分裂带来的等待。根据当前对HBase数据加载过程的Region分裂和均衡研究仅限于动态参数配置,而没有涉及到改变分裂结构的情况。设计实现了根据收集负载规模和集群规模信息,预估当前系统需要的分裂规模,在数据加载前期加速分裂,后期平稳分裂的分裂策略,从而达到加速整个数据加载过程,提高整体吞吐量的目标。并同时实现了一种根据节点性能和Region热度调整Regionserver和Region关系的负载均衡方法,以便更好的服务于数据加载过程。在利用雅虎通用云测试工具对多分裂和调配策略做了横向和纵向的对比性能测试中,发现多分裂策略相比较于HBase得到了一定的性能提升。同时通过纵向测试数据分析了负载数据规模,线程数,集群规模对于本策略的影响和其相互之间的制约关系。此外还分别测试了多分裂策略在常上限和变上限策略下的性能。