Row操作 spark row-key

RowKey的设计需要遵守以下三个原则：
1.Rowkey的唯一原则
必须在设计上保证其唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若HBase中同一表插入相同Rowkey，则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话)，所以务必保证Rowkey的唯一性

2. Rowkey的排序原则
   HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。可以使用"Long.MAX_VALUE - 弹幕发表时间"的 long 值作为 Rowkey 的前缀
3. Rowkey的散列原则
   我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。拿常见的时间戳举例，假如Rowkey是按系统时间戳的方式递增，Rowkey的第一部分如果是时间戳信息的话将造成所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象，也就是通常说的Region热点问题， 热点发生在大量的client直接访问集中在个别RegionServer上（访问可能是读，写或者其他操作），导致单个RegionServer机器自身负载过高，引起性能下降甚至Region不可用，常见的是发生jvm full gc或者显示region too busy异常情况，当然这也会影响同一个RegionServer上的其他Region

案列1
表中存储的是文件信息，每个文件有5个属性：文件id（long，全局唯一）、创建时间（long）、文件名（String）、分类名（String）、所有者（User）

查询条件：文件创建时间区间（比如从20120901到20120914期间创建的文件），文件名（“中国好声音”），分类（“综艺”），所有者（“浙江卫视”）。

UserID：1代表 浙江卫视； 2代表 好声音剧组； 3代表 XX微博； 4代表 赞助商。

因此rowKey的设计：userId+createTime+fileId 每个row的长度都需要对应，fileId的作用避免当UserID与CreateTime相同时的两个不同文件记录相互覆盖

搜索范围则是：setStartRow(00000120120901)，setEndRow(00000120120914)。

避免数据热点的方法（即避免数据倾斜的方式）