一、Hbase中的每条记录的结构
Hbase的表组成：一个表可以理解成是行的集合，行（记录）是列族的集合，列族是列的集合。
(1) 列族column family：它是column的集合，在创建表的时候就指定，不能频繁修改。值得注意的是，列族的数量越少越好，因为过多的列族相互之间会影响，生产环境中的列族一般是一个到两个。
数据的持久化文件HFile中是按照Key-Value存储的，同一个列族的所有列存储在同一个底层存储文件里。Hbase的数据在HDFS中的路径结构如下：
hdfs://h201:8020/hbase/data/名字空间/ 名 字 空 间 / {表名}/区域名称/ 区 域 名 称 / {列族名称}/${文件名}
举例：/hbase/data/ns1/t1/a4d63a61a8da24a863bff3c8d7cd20de/f1/c2a7fa8c41304b9e9b8b24b4a89171ce
其中{区域名称}是t1的region, 由每张表切割形成，一张表由若干个region组成，不同的region分到不同的region server以便均衡负载
(2) 列column：和列族的限制数量不同，列族可以包含很多个列，前面说的“几十亿行*百万列”就是这个意思。
(3) 列的值value：存在单元格(cell)中。每一列的值允许有多个版本，由timestamp来区分不同版本。多个版本产生原因：向同一行下面的同一个列多次插入数据，每插入一次就有一个对应版本的value。
从以下示例中可以看出habse存储的数据格式
hbase(main):010:0>scan ‘ns1:t1’,{STARTROW => ‘row1’, LIMIT => 5}
ROW COLUMN+CELL
row10 column=f1:age,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x0A
row10 column=f1:id,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x0A
row10 column=f1:name,timestamp=1490608685532,value=tonykidkid10
row100 column=f1:age,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x00
row100 column=f1:id,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00d
row100 column=f1:name,timestamp=1490608685532,value=tonykidkid100
row1000 column=f1:age,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x00
row1000 column=f1:id,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x03\xE8
row1000 column=f1:name,timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1000
row1001 column=f1:age,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x01
row1001 column=f1:id,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x03\xE9
row1001 column=f1:name,timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1001
row1002 column=f1:age,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x00\x02
row1002 column=f1:id,timestamp=1490608685532,value=\x00\x00\x03\xEA
row1002 column=f1:name,timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1002
5 row(s) in0.0550 seconds
以row1002这一条记录来说明——
row1002是row key .row key在hbase里是唯一的，而且只出现一次，否则就是在更新同一行。也就是说有几个不同的row key就有几条不同的记录。我们可以通过不同的行健来增加多行记录。行健的唯一性这个特性类似于关系型数据库的主键。column=f1:name, timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1002表示列族f1包含name列,“列族+列名”决定了不同的列。
Timestamp是时间戳，表示此列对应值的版本, 默认VERSIONS=1，value就是列族f1下name的值了。
需要明确的一点，hbase是通过3个维度来对记录进行快速定位：行健 + (列族+列名) + 时间戳，即：
row key àcolumn family + qualifier à timestamp结合上面的例子，t1表的每一行有3个column, 分别是age,id, name. 比如我想查rowkey为row1002的name的值，命令行下的查询语法：
hbase(main):021:0>get ‘ns1:t1’, ‘row1002’ ,’f1:name’
COLUMN CELL
f1:name timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1002
1 row(s) in0.0420 seconds
或者这样查也是对的：hbase(main):022:0>get ‘ns1:t1’, ‘row1002’ , {COLUMN => ‘f1:name’}
COLUMN CELL
f1:name timestamp=1490608685532,value=tonykidkid1002
1 row(s) in0.0300 seconds
二、Hbase中的行健Row Key
我们知道HBase是采用Key-Value格式来存储数据，那么Row key就是Key-Value中的Key了，key不能重复，所以表示唯一一行。
Rowkey是表记录在hbase表中的唯一标识，作为检索表记录的唯一“主键”。hbase加载数据时，也是根据row key的二进制顺序由小到大进行的。
Row key的最大长度为64KB，它是一段二进制码流（byte[ ]），所以任何数据类型都可以用来做row key，内容可以由我们用户自定义、自设计。
HBase根据Row key来进行检索，系统通过找到某个Row key (或者某个 Row key 范围)所在的Region，然后将查询数据的请求路由到该Region获取此条记录。HBase的检索有3种方式：
1，通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录
2，通过scan方式，设置起始行和结束行参数进行范围匹配
3，全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录
Hbase对记录的排序row key可以是任意的字节数组byte []
row key按照字典顺序排序的规则：在字典顺序中按照二进制逐个字节、从左到右对比每一个row key，例如row1001小于row1002，rowxxa小于rowxxb等等。这种设计优化了scan，可以将相关的行以及会被一起读取的行存在相近位置，便于scan。
三、Hbase中的 “热点”问题
hbase中的热点现象：
我们知道，检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行。当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，造成少数region server的读/写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成了“热点”现象。
热点的危害：
大量访问会使热点region所在的单个主机负载过大，引起性能下降甚至region不可用。
热点产生原因：
有大量连续编号的row key ==> 大量row key相近的记录集中在个别region
==> client检索记录时,对个别region访问过多 ==> 此region所在的主机过载
==> 热点
明白了热点原因就可以从row key着手解决，下面几个方法可以使用，目的就一个：尽量均衡地把每一条记录分散到不同的region里去！
下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：
加盐
这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey的前面增加随机数，具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。给多少个前缀？这个数量应该和我们想要分散数据到不同的region的数量一致（类似hive里面的分桶）。加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。哈希
哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使用get操作准确获取某一个行数据。反转
第三种防止热点的方法是反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。反转rowkey的例子：以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，从而避免诸如139、158之类的固定号码开头导致的热点问题。
时间戳反转
一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp] ,[key] 的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。尽量减少行和列的大小
在HBase中，value永远和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时，它的rowkey，列名，时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，HBase storefiles中的索引（有助于随机访问）会占据HBase分配的大量内存，因为具体的值和它的key很大。可以增加block大小使得storefiles索引再更大的时间间隔增加，或者修改表的模式以减小rowkey和列名的大小。压缩也有助于更大的索引。其他办法
列族名的长度尽可能小，最好是只有一个字符。冗长的属性名虽然可读性好，但是更短的属性名存储在HBase中会更好。也可以在建表时预估数据规模，预留region数量，例如create ‘myspace:mytable’, SPLITS => [01,02,03,,…99]
总结一下，row key的设计原则应当遵循以下几点
（1）rowkey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照二进制字节数组排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。所以设计rwo key时尽量把体现业务特征的信息、业务上有唯一性的信息编进row key。
（2）rowkey长度原则
rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度 64kb ，实际应用中一般为10-100byte，以byte[] 形式保存，一般设计成定长。建议越短越好，不要超过16个字节，2个原因——
原因1：
数据的持久化文件HFile中是按照(Key,Value)存储的，如果rowkey过长，例如超过100byte，那么1000万行的记录计算，仅row key就需占用100*1000万=10亿byte，近1Gb。这样会极大影响HFile的存储效率！
原因2：
MemStore将缓存部分数据到内存，若 rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，就不能缓存更多的数据，从而降低检索效率。
目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。
（3）rowkey散列原则
如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。
