- 表的设计
1.1预分区设计
每一个region维护者startrowkey与endrowkey，如果假如的数据符合某个region维护的rowkey范围，则该数据交给这个region维护，所以我们可以将数据所有投放的分区提前大致的规划好，以提高hbase性能
可以通过hbase shell 命令进行创建
create 't9' , 'MM' , SPLITS => ['30000' , '60000' , '90000' ]
create 't4' , { NAME => 'MM' , COMPRESSION => 'snappy' } , {NUMREGIONS => 5 , SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
通过javaapi创建
调用HBASEAdmin类的createTable方法进行创建
1.2 rowkey设计
首先需要考虑应用场景的读写比列：重写轻读，重读轻写，读写一样
因为数据负载均衡和高效的读取时常是矛盾的
1.在重写轻读的大数据场景中：rowkey的设计应在满足基本查询需求的前提下，更注重整体的吞吐量
2.在重读轻写的大数据场景中：rowkey的设计则应更侧重于如何高效的读取；
rowkey字段的选取
唯一性：rowkey必须能够保证唯一的识别一行数据；不论应用什么样的负载均衡场景，rowkey字段应该参考最高频的查询场景
长度原则：rowkey的字段应控制在16个字节之内（在大多数的场景中），从而避免因rowkey字段太长影响Hfile的存储效率
A.避免热点的方法1 -Reversing （反转）
如果rowkey 本身分布均匀，但是rowkey的尾部数据缺是比较好的随机性，此时，可以考虑将rowkey的信息反转，或者直接将尾部的数据提到rowkey的前部1001 1002 5个
缺点：场景利于查询中的get但是不利于scan，因为数据在原rowkey上的自然顺序已经被打乱
B.避免热点的方法2: - Salting （前部添加随机数）
Salting的原理实在原rowkey的前面添加固定长度的随机bytes，随机bytes可以保证数据在所有的region上是负载均衡的
缺点：因为是随机的bytes ，所以原rowkey查询时无法获知随机bytes信息，所以在读取过程中需要倒各个可能的region中查询。所以Salting对于读取是不利的
C.避免数据热点的方法3 - Hashing
基于rowkey的全部或部分数据进行hash，而后将hashing后的值完整替代原rowkey或者替换rowkey的前缀部分
缺点：与resersing类似，hashing也不利于scan，因为也打乱了原rowkey的自然顺序
例：
rowkey与startkey 的关系：
如果startkey的值为1000 ， 2000 ， 3000
那么实际的region为：
第一个region 0-1000
第二个region 1000-2000
第三个region 2000-3000
第四个region 3000-无穷大
rowkey的设计为 随机数(1001)+id+create_time
那么这个rowkey将会落到第二个region上。 原理：会根据region的位数 去到rowkey上从左开始截取相同位数的值做比较，在哪个region的范围就落到哪个region上。
1.3列族设计
建议不超过2-3个列簇，因为当某个列簇在flush的时候，它邻近的列簇也会因关联效应被处罚flush，最终导致系统产生更多的IO
建议：将所有相关性很强的key-value都放在同一个列簇下，这样既能做到查询效率最高，也能保持尽可能少的访问不同的磁盘文件
1.4 Max Version 最大版本数
可以通过参数HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)
设置表中数据的最大版本。
如果应用场景只需要保存最新的数据那么可以设置为
HColumnDescriptor.setMaxVersions(1)
- 一些参数调优
2.1 hbase.client.write.buffer Hbase客户端写入缓冲区大小
2.2 hbase.regionserver.handler.count Regionserver中启动RPC服务器实例数量；该参数调小点，适用于单次请求内存消耗较高的Big PUT场景；调大点，适用于单次请求内存消耗低，远程过程调用要求高的场景。需要配合 hbase.client.write.buffer参数进行调优。
估计服务器已使用内存的数量，请用值“hbase.client.write.buffer” *“hbase.regionserver.handler.count”。
2.3 hbase.hregion.max.filesize： HStorefile最大值，超过该值则进行切分region
2.4 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：regionserver中所有region的所有memstore总占堆内存比（默认为0.4）高水位线，也就是说当regionserver下的memstore的总和等于这个占比的时候进行flush操作
2.5 hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit：regionserver中所有region的所有memstore总占堆内存比（默认为0.95）低水位线，也就是说在进行flush操作时regionserver下的memstore的总和等于0.4*0.95=0.38；
(long) (this.globalMemStoreLimit * this.globalMemStoreLimitLowMarkPercent);
2.6 hfile.block.cache.size；HFile使用的缓存占分配的堆内存占比（默认值为0.2）；当然是越大越好，如果写比读少很多，开到0.4-0.5也没问题。如果读写较均衡，0.3左右。如果写比读多，就默认值即可
2.7 hbase.hstore.blockingStoreFiles；store阻塞存储文件
hbase.hstore.blockingWaitTime；store阻塞等待时间；
当store中有超过blockingstorefiles的数量时，会阻塞对HRegion的更新，直到完成storefile的合并或者超过blockingWaitTime的值；所以理论上为了减少写请求的阻塞从而影响regionserver的响应时间，可以将blockingstorefiles值设置无限大。
2.8 hbase.hregion.memstore.block.multiplier；hbase memstore块乘法器；
当一个region里的memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size两倍的大小时，block该region的所有请求，进行flush，释放内存。虽然我们设置了region所占用的memstores总内存大小，比如64M，但想象一下，在最后63.9M的时候，我Put了一个200M的数据，此时memstore的大小会瞬间暴涨到超过预期的hbase.hregion.memstore.flush.size的几倍。这个参数的作用是当memstore的大小增至超过hbase.hregion.memstore.flush.size 2倍时，block所有请求，遏制风险进一步扩大；
所以需要预估应用场景中会不会出现突发写请求暴涨，如果有可以调大这个参数值
2.9 hbase.hregion.memstore.flush.size；单个region的memstore的值达到该值时会自动触发flush操作（默认值为128M）
- 分别调整Master和regionserver的java堆栈大小（heapsize）
由于默认的regionserver的内存才1G，而memstore默认是占40%，所以分配给memstore的才400M，在实际生产环境下很容易阻塞，可以通过HBASE_HEAPSIZE参数分别调整Master和RegionServer的内存