rowkey設計首先應當遵循三大原則：
rowkey是乙個二進位製碼流，可以為任意字串，最大長度為64kb，實際應用中一般為10-100bytes，它以byte形式儲存，一般設定成定長。
一般越短越好，不要超過16個位元組，注意原因如下：
1、目前作業系統都是64位系統，記憶體8位元組對齊，控制在16位元組，8位元組的整數倍利用了作業系統的最佳特性。
2、hbase將部分資料載入到記憶體當中，如果rowkey過長，記憶體的有效利用率就會下降。
如果rowkey按照時間戳的方式遞增，不要將時間放在二進位製碼的前面，建議將rowkey的高位位元組採用雜湊字段處理，由程式隨即生成。
低位放時間字段，這樣將提高資料均衡分布，各個regionserver負載均衡的機率。
如果不進行雜湊處理，首字段直接使用時間資訊，所有該時段的資料都將集中到乙個regionserver當中，這樣當檢索資料時，負載會集中到個別regionserver上，造成熱點問題，會降低查詢效率。
必須在設計上保證其唯一性，rowkey是按照字典順序排序儲存的，因此，設計rowkey的時候，要充分利用這個排序的特點，將經常讀取的資料儲存到一塊，將最近可能會被訪問的資料放到一塊。
但是這裡的量不能太大，如果太大需要拆分到多個節點上去。
所以良好的rowkey設計，應當遵循三大原則，並且能讓資料分散，從而避免熱點問題。
1.1 加鹽
這裡所說的加鹽並非密碼學中的加鹽，而是在rowkey的前面分配隨機數，當給rowkey隨機字首後，它就能分布到不同的region中，這裡的字首應該和你想要資料分散的不同的region的數量有關。
1.2 預分割槽
通常hbase會自動處理region拆分，當region的大小到達一定閾值後，region將被拆分成兩個，之後在兩個region都能繼續增長資料。
然而在這個過程當中，會出現兩個問題：
第一點，就是我們所說的熱點問題，資料會繼續往乙個region中寫，出現寫熱點問題；
第二點，則是拆分合併風暴，當使用者的region大小以恆定的速度增長，region的拆分會在同一時間發生，因為同時需要壓縮region中的儲存檔案，這個過程會重寫拆分後的region，這將會引起磁碟i/o上公升 。
壓縮：hbase支援大量的壓縮演算法，而且通常開啟壓縮，因為cpu壓縮和解壓的時間比從磁碟讀寫資料的時間消耗的更短，所以壓縮會帶來效能的提公升。
對於拆分合併風暴，通常我們需要關閉hbase的自動管理拆分。然後手動呼叫hbase的split（拆分）和major_compact（壓縮），對其進行時間控制，來分散i/o負載。
但是其中的split操作同樣是高i/o的操作。
為了解決這些問題，預分割槽就是一種很好的方法，通常它和加鹽結合起來使用。
所謂預分割槽，就是預先建立hbase表分割槽。這需要我們明確rowkey的取值範圍和構成邏輯。
1.3 雜湊
細心的同學可能會發現，在我們剛剛提出的加鹽與預分割槽rowkey設計方法中，並沒有完整運用到rowkey設計的雜湊原則。
更一步思考下，我們會發現如果只運用加鹽與預分割槽rowkey設計方法，資料會真正無序隨即分布在hbase集群當中，這並沒有讓我們利用到hbase根據字典順序排序的這一特點。
由此，雜湊這一設計理念便順理成章的出現在我們眼前。
1.4 反轉
對於以手機號碼這樣比較固定開頭的rowkey（例如開頭177,159,138），但是它的後幾位都是隨機的，沒有規律的。我們可以將手機號反轉之後作為rowkey，
這樣就避免了熱點問題。
這就是rowkey設計的另一種方法反轉，通過反轉固定長度或者數字格式的rowkey。這樣可以使得rowkey中經常改變的部分（最沒有意義的部分）放在前面。
這樣可以有效的隨機rowkey，但是犧牲了rowkey的有序性。
hbase 順序序列rowkey設計
import org.apache.hadoop.hbase.util.bytes import org.apache.hadoop.hbase.util.md5hash public class sequenceidrowkeyhash 暫時想到這種設計方法，可以避免寫入熱點問題，也可以進行預分割...
HBase的RowKey設計原則
hbase是三維有序儲存的，通過rowkey 行鍵 column key column family和qualifier 和timestamp 時間戳 這個三個維度可以對hbase中的資料進行快速定位。hbase中rowkey可以唯一標識一行記錄，在hbase查詢的時候，有以下幾種方式 通過get方...
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