1. 表的设计
1.1 Pre-Creating Regions
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
下面是一个例子：
byte[] startKey = ...; // your lowest key
byte[] endKey = ...; // your highest key
int numberOfRegions = ...; // # of regions to create
admin.createTable(table, startKey, endKey, numberOfRegions);public static boolean createTable(HBaseAdmin admin, HTableDescriptor table,
byte[][] splits)throws IOException {
try {
admin.createTable(table, splits);
return true;
} catch (TableExistsException e) {
logger.info("table " + table.getNameAsString() + " already exists"); // the table already exists...
return false;
}
}
public static byte[][] getHexSplits(String startKey, String endKey, int numRegions) {
byte[][] splits = new byte[numRegions-1][];
BigInteger lowestKey = new BigInteger(startKey, 16);
BigInteger highestKey = new BigInteger(endKey, 16);
BigInteger range = highestKey.subtract(lowestKey);
BigInteger regionIncrement = range.divide(BigInteger.valueOf(numRegions));
lowestKey = lowestKey.add(regionIncrement);
for(int i=0; i < numRegions-1;i++) {
BigInteger key = lowestKey.add(regionIncrement.multiply(BigInteger.valueOf(i)));
byte[] b = String.format("%016x", key).getBytes();
splits[i] = b;
}
return splits;
}1.2 Row Key
HBase中row key用来检索表中的记录，支持以下三种方式：
- 通过单个row key访问：即按照某个row key键值进行get操作；
- 通过row key的range进行scan：即通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描；
- 全表扫描：即直接扫描整张表中所有行记录。
在HBase中，row key可以是任意字符串，最大长度64KB，实际应用中一般为10~100bytes，存为byte[]字节数组，一般设计成定长的。row key是按照字典序存储，因此，设计row key时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为row key的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为row key，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
1.3 Column Family
不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。
1.4 In Memory
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
1.5 Max Version
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。
1.6 Time To Live
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
1.7 Compact & Split
在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。
实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。
HBase有两种compact：minor和major。
minor通常会把若干个小的storeFile合并成一个大的storeFile，minor不会删除标示为删除的数据和过期的数据，major则会删除这些数据，major合并之后，一个store只有一个storeFile文件，这个过程对store的所有数据进行重写，有较大的资源开销，major 合并默认1天执行一次，可以通过hbase.hregion.majorcompaction配置执行周期，通常是把该值设置为0进行关闭，采用手工执行，这样可以避免当集群繁忙时执行整个集群的major合并，major合并是必须执行的操作，因为删除标示为删除和过期的数据操作是在该合并过程中进行的。
