HBase表的RowKey设计、热点和二级索引
1、HBase表的RowKey设计
RowKey的基本介绍
ASCII码字典顺序：
- 012,0,123,234,3.
- 0,3,012,123,234
- 0,012,123,234,3
字典序的排序规则：
- 先比较第一个字节，如果相同，然后比对第二个字节，以此类推，
- 如果到第X个字节，其中一个已经超出了rowkey的长度，短rowkey排在前面。
1.1、RowKey长度原则
rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte[]形式保存，一般设计成定长。
建议越短越好，不要超过16个字节：设计过长会降低memstore内存的利用率和HFile存储数据的效率
1.2、RowKey散列原则
建议将rowkey的高位作为散列字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。
1.3、RowKey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性，访问hbase table中的行：有3种方式：
- 单个rowkey
- rowkey 的range
- 全表扫描(一定要避免全表扫描)
实现方式：
- org.apache.hadoop.hbase.client.Get
- scan方法： org.apache.hadoop.hbase.client.Scan
scan使用的时候注意：setStartRow，setEndRow 限定范围， 范围越小，性能越高。
1.4、RowKey排序原则
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。
2、HBase表的热点
2.1、什么是热点
检索habse的记录首先要通过row key来定位数据行。当大量的client访问hbase集群的一个或少数几个节点，造成少数region server的读/写请求过多、负载过大，而其他region server负载却很小，就造成了“热点”现象
2.2、热点的解决方案
- 预分区
预分区的目的让表的数据可以均衡的分散在集群中，而不是默认只有一个region分布在集群的一个节点上。
- 加盐
这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey的前面增加随机数，具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。
4个region，[,a),[a,b),[b,c),[c,]
原始数据：abc1,abc2,abc3.
加盐后的rowkey：a-abc1,b-abc2,c-abc3
abc1,a
abc2,b - 哈希
哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使用get操作准确获取某一个行数据。
原始数据： abc1，abc2,abc3
哈希：
md5（abc1）=92231b....., 9223-abc1
md5(abc2) =32a131122...., 32a1-abc2
md5(abc3) = 452b1...., 452b-abc3 - 反转
反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。
15X,13X,
3、HBase的二级索引
HBase表按照rowkey查询性能是最高的。rowkey就相当于hbase表的一级索引！！
为了HBase的数据查询更高效、适应更多的场景，诸如使用非rowkey字段检索也能做到秒级响应，或者支持各个字段进行模糊查询和多字段组合查询等， 因此需要在HBase上面构建二级索引， 以满足现实中更复杂多样的业务需求。
hbase的二级索引其本质就是建立hbase表中列与行键之间的映射关系。
常见的二级索引我们一般可以借助各种其他的方式来实现，例如Phoenix或者solr或者ES等