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hbaserowkey的作用，hbaserowkey四个特性

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关于HBase的rowkey设计我想问以下问题根据你的需求，个人觉得rowkey应该设计成用户名 学校 学院 姓名，并且将这几个值全部转换成定长的字符串存储，以便查询 。
设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象 。
HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点 。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关 。
我们都知道 HBase 的数据根据 rowkey 字典序排序的，理解这个概念很重要 。根据 wiki 解释：通俗的理解，字典序是把字符左对齐，从 左到右比 大小的排序，一旦比出大小就停止比较后续的字符 。
）当时怎么实现的忘了 ， 但是应该就是一个简单的拼串 。其实这段代码就是每次设一个startkey、endkey 。取这中间的数据 。2）tableName应该是外面的一个变量而已 。你不用纠结这个 。
HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象 。
必须在设计上保证RowKey的唯一性 。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖 。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上 ， 避免数据热点现象 。
我这里只分了三个region，用hbase shell命令创建表，设置预分区数量为3 下图中 ， 可以看到，预分区以后，数据的读写访问请求数量均匀分布在3台RegionServer上，避免了热点问题 。
HBase数据结构是什么?1、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
2、RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
3、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键 。
4、hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue ， KeyValue的形式 。Concurrent表示线程安全 。
5、而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表 ， 可以通过行键的前缀匹配来检索数据 。
突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例1、使用自动生成的ID，在我们的案例中使用自定义的KEY ， 也就是与HBase的ROW KEY，是为了能根据rowkey删除和更新数据，性能下降不是很明显 。
2、索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块 ， 而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下 。
3、为了更加方便的做清除数据 ， 合并 segment，备份恢复等管理任务，Elasticsearch 在提供相关 API 的同时，另外准备了一个命令行工具，叫 curator。curator 是 Python 程序，可以直接通过 pypi 库安装： 注意，是 elasticsearch-curator 不是 curator 。
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