对，我正在研读这本书，今天开始，我希望我看完后能有收获和大家分享，这个日志作为开始，勉励自己！
对，我应该静下心，做一些我更喜欢的事情，不能在自我陶醉中迷失！
断断续的看，到今天大概把这本书看完了，没想到这本书的开始，经历了一件令人愤怒的事情，不料，刚刚看完这本书，经历了一件伤心的事情，足以影响人生轨迹。生活还要继续，读书笔记还是要写。
不过也只能做个提纲式的总结，具体的大家还是要去看书，我的水平只能告诉大家这本书给我带来的收获。
1.HBase建立在Apache Hadoop和Apache Zookeeper这些分布系统之上，HBase也提供单机部署的方式，当然用的是HBase自管理的Zookeeper和linux本地的文件系统。理论上HBase可以运行在任何分布式文件系统上。
2.HBase的数据结构可以认为是一种key-value形式，其中key由行健、列族、列限定符和时间版本四个坐标唯一确定，value就是一个值。HBase理论上是一个无限高的高表，不是一个无限宽的宽表。HBase中所有数据都是作为原始数据（raw data）使用字节数组（byte[]）的形式存储的。这个keyvalue的数据库存储格式可以用java代码如下表示
Map<RowKey, Map<ColumnFamily, Map<ColumnQualifier, Map<Version, Data>>>>
3.实践中，使用HTablePool比直接使用HTable更为常见，连接池的方式
HTablePool pool = new HTablePool();
HTableInterface usersTable = pool.getTable("users");
...// work with the table
usersTable.close();
4.HBase执行写入时会写到两个地方：预写日志（write-ahead log，也称HLog）和MemStore。只有两个地方都返回写成功，才认为写动作完成。当MemStore填满后（可以设置大小），其中的数据会刷写到硬盘，生成一个HFile。一个列族可以有多个HFile，但一个HFile不能存储多个列族的数据。每个列族有一个MemStore。
5.HBase的行健值设计是关键，行健值经常希望是均衡分布的，诸如MD5或SHA1等散列算法通常用来实现这种均衡分布，这个的作用是为写优化，当往HBase表写入大量数据时，我们希望在RegionServer上分散负责来进行优化（散列+salting）。散列提供的定长效果也会让事情变得更轻松。如果把时间设计到行健中，那么时间取反会让我们scan的时候先获取到最新的数据。
6.Hadoop是用java编写的，HBase也是用java编写的，原生的HBase客户端也是用java编写的，HBase也提供了其他不使用Java的客户端选择（基于JVM的和不基于JVM的），这部分我略过了，有兴趣的朋友可以看下。JRuby、REST网关、Thrift网关。
7.文中提到HBase与GIS配合使用的一个应用实例，主要是关于地理位置的处理，一个简单的地理位置包括经度纬度，geohash的编码用经纬度交织编码，这样比较靠近的两个点在存储上也比较靠近，找寻附近的节点类应用就只要读取小块内容就可以，实现最近邻居查询，优化了读。
8.Hadoop和HBase生产机器的部署建议，Hadoop Namenode，JobTracker和Secondary Namenode通常用专门的硬件部署，不要用廉价的机器。Zookeeper和HBase Master可以共享节点，Zookeeper需要奇数跟个实例才能满足做出决策的法定服务器数量，Zookeeper推荐配置专用的硬盘写数据，Zookeeper在内存里提供所有的服务，不过它需要将数据持久化存储到硬盘。HBase RegionServer很耗内存，但是又不能给它配置太大的内存，否则会遇到Java垃圾回收stop-the-world问题。大概不要超过15G的堆空间，因为太大了垃圾回收执行的频率会变小，但是垃圾回收每次出现，将持续很长时间，因为它要扫描更大的内存区域。理想的做法是关闭RegionServer节点上的交换，sysctl -w vm.swappiness=0
9.HBase可以提供集群间复制，但是推荐zookeeper是自管理的。可以用HBase自带的工具做主从，主主备份，也可以用Mapreduce提供更加灵活的备份手段。
