备注：本文原为项目内分享（2017-12-18），部分内容来自于网络，多有借鉴之处
前言：
古人有言，欲修仙者，财侣法地缺一不可。
所谓侣，即同修、道友。修仙漫漫不归路，多少人在攀登高峰的时候，或失足，或饥寒，或懈怠，倒在路边。这个时候，假如有人扶你一把，给你半个馒头，也许你就有了前进的动力，这就是道侣。
简而言之，共同学习，共同探讨，共同进步的同志。
科普中国-百科科学词条
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
列簇维度、时间维度(默认3个)在 Hbase 中，Row-key 加上 CF（列簇） 加上 Qulifier（列） 再加上一个时间戳才可以定位到一个单元格数据（Hbase 中每个单元格默认有 3 个时间戳的版本数据）查询命令：get 'ns_scpdm:tdm_fillup_suggest_order_d','003173091_7616_04_20171110_10127836_00360374250501'
从技术上来说，Hbase 更像是"数据存储"而非"数据库"
因此，HBase 缺少很多 RDBMS 特性，如列类型，二级索引，触发器和高级查询语言等。然而, HBase 也具有许多其他特征同时支持线性化和模块化扩充。最明显的方式，我们可以通过增加 Region Server 的数量扩展 HBase。并且 HBase 可以放在普通的服务器中，例如将集群从 5 个扩充到 10 个 Region Server 时，存储空间和处理容量都可以同时翻倍。当然 RDBMS 也能很好的扩充，但仅对一个点，尤其是对一个单独数据库服务器而言，为了更好的性能，往往需要特殊的硬件和存储设备（往往价格也非常昂贵）。
HBase 的工作流程
无需过多了解
只是关注如何使用以及使用场景
首先，要确信有足够多数据，如果有上亿或上千亿行数据，HBase 才会是一个很好的备选。其次，需要确信业务上可以不依赖 RDBMS 的额外特性，例如，列数据类型, 二级索引，SQL 查询语言等。再而，需要确保有足够硬件。且不说 HBase，一般情况下当 HDFS 的集群小于 5 个数据节点时，也干不好什么事情 (HDFS 默认会将每一个 Block 数据备份 3 分)，还要加上一个 NameNode。
其实rowkey设计准则一般就2条
1、唯一性
2、散列性（数据倾斜--热点）
商品编码一般是反转就能散列，但是 如果有的商品编码就1条记录，有的商品编码有几百万条记录 那么这样数据还是倾斜掉 了。
蛋疼，这个 就涉及到了HBASE的工作流程
为啥有那俩个设计原则呢？
首先，一个 HBase 数据库是否高效，很大程度会和 Row-Key 的设计有关。因此，如何设计 Row-key 是使用 HBase 时，一个非常重要的话题。随着数据访问方式的不同，Row-Key 的设计也会有所不同。不过概括起来的宗旨只有一个，那就是尽可能选择一个 Row-Key，可以使你的数据均匀的分布在集群中。这也很容易理解，因为 HBase 是一个分布式环境，Client 会访问不同 Region Server 获取数据。如果数据排布均匀在不同的多个节点，那么在批量的 Client 便可以从不同的 Region Server 上获取数据，而不是瓶颈在某一个节点，性能自然会有所提升。对于具体的建议我们一般有几条：
一切都是为了搞笑-高效：
当客户端需要频繁的写一张表，随机的 RowKey 会获得更好的性能。
当客户端需要频繁的读一张表，有序的 RowKey 则会获得更好的性能。
对于时间连续的数据（例如 log），有序的 RowKey 会很方便查询一段时间的数据（Scan 操作）。例如：key:20171201,20171202
场景、功能描述：
数据库（包括其他一些关系型数据库）在单表记录数超过100w时就会变得很慢。解决方法是分表，或者迁移到专注于处理海量数据的NoSQL
a）HBase对数据操作的响应速度与当前表中的数据量无关，但是与数据的split以及本地缓存等配置项有很大关系。 比如rowKey的合理设计，使相关数据相邻存放；比如使用scan时setCatch(num)方法中num的取值。
b）HBase对数据操作的响应在毫秒级，满足我们前端显示的需要
HBase获得记录总数很困难，浏览所有数据倒好说，我可以在数据库中存一下当前数据库中记录的总数。如果满足条件的记录有1亿条，我总不能先遍历一边记个数啊……
听说在MapReduce层可以有办法完成总数的统计
因此分页比较坑
因此hbase就不适合分页，但总是有取巧的法子及其对应的应用场景
1、scan全查出来，自己手写分页
2、不计算总页数，利用pagefilter,startKey只保证上一页，下一页
案例：
1、精确查询
数据量：2亿条数据 平均日销：get 0.3秒
rowkey:CommonUtil.convertStr(cmmdtyCode)+"_" + supplyPlant+"_" + plantType +"_"+lastDate
2、模糊查询
OMS订单：scan
rowkey:CommonUtil.convertStr(cmmdtyCode)+"_" + supplyPlant+"_" + plantType +"_"+lastDate+”_”+订单号，
前缀一致，获得多条记录
3、分页查询pagefilter ：分页效率比较低，应为每次都需要扫描前面的数据，直到扫描到所需要查的数据，但是查询下一页的时候可以直接利用上一页的rowkey来直接查出，查询总数效率特低，不建议使用。
用过滤器的前提是： 你scan的数据范围 已经用 start 和end 限定的很小了，基于列的过滤都是没有索引的 性能很差
结构图：
数据倾斜：
Hbase的表会被划分为1....n个Region,被托管在RegionServer中。Region二个重要的属性：Startkey与EndKey表示这个Region维护的rowkey的范围，当我们要读写数据时，如果rowkey落在某个start-end key范围内，那么就会定位到目标region并且读写到相关的数据。
默认情况下，当我们通过hbaseAdmin指定TableDescriptor来创建一张表时，只有一个region正处于混沌时期，start-end key无边界，可谓海纳百川。所有的rowkey都写入到这个region里，然后数据越来越多，region的size越来越大时，大到一定的阀值，hbase就会将region一分为二，成为2个region，这个过程称为分裂（region-split）。
如果我们就这样默认建表，表里不断的put数据，更严重的是我们的rowkey还是顺序增大的，是比较可怕的。存在的缺点比较明显：首先是热点写，我们总是向最大的start key所在的region写数据，因为我们的rowkey总是会比之前的大，并且hbase的是按升序方式排序的。所以写操作总是被定位到无上界的那个region中；其次，由于热点，我们总是往最大的start key的region写记录，之前分裂出来的region不会被写数据，有点打入冷宫的感觉，他们都处于半满状态，这样的分布也是不利的。
如果在写比较频繁的场景下，数据增长太快，split的次数也会增多，由于split是比较耗费资源的，所以我们并不希望这种事情经常发生。
在集群中为了得到更好的并行性，我们希望有好的load blance，让每个节点提供的请求都是均衡的，我们也不希望，region不要经常split，因为split会使server有一段时间的停顿，如何能做到呢？
随机散列与预分区二者结合起来，是比较完美的。预分区一开始就预建好了一部分region，这些region都维护着自己的start-end keys，在配合上随机散列，写数据能均衡的命中这些预建的region，就能解决上面的那些缺点，大大提供性能。
解决思路-额外：
提供两种思路：hash与partition
