Hbase优化注意事项小结
Hbase版本：
hbase shell
version
0.94.15-cdh4.6.0, rUnknown, Wed Feb 26 02:39:52 PST 201
首先，应该明确，在hbase中,索引是存在的，而且有且仅有一个，那就是rowkey。
rowkey的重要性，不言而喻，而且，刚刚接触hbase这个东西时，一定要注意。唯一
必须在设计上保证其唯一性。
长度
Rowkey是一个二进制码流，Rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节，64位系统，内存8字节对齐。控制在16个字节，8字节的整数倍利用操作系统的最佳特性，不要超过16个字节。数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的。
散列
如果Rowkey是按时间戳的方式递增，建议将Rowkey的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，避免所有新数据都在一个 RegionServer上堆积的热点现象。
我的方案（一个）是：
用户ID+事件戳（后缀）+redis自增序列
当然，Hbase也有自己的自增序列：如下表
创建表topic：create 'topic',{NAME=>'cf'}
自增序执行语句：incr 'topic',1008,'cf:incr',1
但是，可惜，通过thrift访问，不能有效的执行并获取，不知道为毛？郁闷中，有知道的，可以告诉我，先谢谢！
其它的，提升HBASE性能的几个地方，如下：
1、使用bloomfilter和mapfile_index_interval
默认情况下创建的table是不打开bloomfilter的（可通过describe table来确认，如看到BLOOMFILTER => ‘NONE’则表示未打开），对于随机读而言这个影响还是比较明显的，由于bloomfilter无法在之后动态打开，因此创建表时最好就处理好，方法类似如此：create ‘t1′, { NAME => ‘f1′, BLOOMFILTER => ‘ROWCOL’ } 或者 create ‘t1′, { NAME => ‘f1′, BLOOMFILTER => ‘ROW’ }
ROWCOL一定比ROW效果好么？不一定的。
ROWCOL只对指定列（Qualifier）的随机读（Get）有效,如果应用中的随机读get，只含row，而没有指定读哪个qualifier，那么设置ROWCOL是没有效果的，这种场景就应该使用ROW；
如果随机读中指定的列（Qualifier）的数目大于等于2，在0.90版本中ROWCOL是无效的，而在0.92版本以后，HBASE-2794对这一情景作了优化，是有效的（通过KeyValueScanner#seekExactly）；
如果同一row多个列的数据在应用上是同一时间put的，那么ROW与ROWCOL的效果近似相同，而ROWCOL只对指定了列的随机读才会有效，所以设置为ROW更佳。
另外，适当的减少mapfile_index_interval也可以提升性能，具体参数需要测试。
2、在硬件允许的情况下配足够多的内存给Hbase。
通过修改hbase-env.sh中的
export HBASE_HEAPSIZE=5000 #这里默认为1000m
3、修改java虚拟机属性
在环境允许的情况下换64位的虚拟机
替换掉默认的垃圾回收器，默认的垃圾回收器在多线程环境下会有更多的wait等待
export HBASE_OPTS="-server -XX:NewSize=6m -XX:MaxNewSize=6m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode"
4、增大RPC数量
通过修改hbase-site.xml中的
hbase.regionserver.handler.count属性，可以适当的放大。默认值为10有点小
5、记住HBase是基于列模式的存储，如果一个列族能搞定就不要把它分开成两个。以避免不必要的存储浪费。
6、 Compact，Split的控制
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。
7、如果数据量没有达到TB级别或者记录没有上亿，不易发挥出HBase的优势，某些情况下尚不如关系数据库(mycat+mysql 也是不错的搭配)。