HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。
BigTable的底层是通过GFS来存储数据，而HBase对应的则是通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据的。
HBase不同于一般的关系型数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。
HBase可以在一个服务器集群上运行，并且能够根据业务进行横向扩展。
HBase基本概念
Rowkey（行键）：用来标识表中唯一的一行数据，以字节数组形式存储，类似关系型数据库中表的主键。rowkey在HBase中是严格按照字典序排序的。
Region：Region相当于一个数据的分片。每一个Region都有起始rowkey和结束rowkey，这表示了Region存储的row范围。
一个RegionServer包含多个Region，一个表的一段键值在一个RegionServer上会产生一个Region。在一个RegionServer中有一个或多个Region。
RowKey在Region中的作用：在 HBase 中，Region 相当于一个数据的分片，每个 Region 都有StartRowKey和StopRowKey，这是表示 Region 存储的 RowKey 的范围，HBase 表的数据是按照 RowKey 来分散到不同的 Region，要想将数据记录均衡的分散到不同的Region中去，因此需要 RowKey 满足这种散列的特点。
此外，在数据读写过程中也是与RowKey 密切相关，RowKey在读写过程中的作用：读写数据时通过 RowKey 找到对应的 Region；MemStore 中的数据是按照 RowKey 的字典序排序；HFile 中的数据是按照 RowKey 的字典序排序。
hbase中数据rowkey在region中表现形式如下图：
RowKey设计
在HBase中RowKey在数据检索和数据存储方面都有重要的作用，一个好的RowKey设计会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，所以一个好的RowKey的设计方案是非常重要的。
RowKey设计原则
唯一原则：必须在设计上保证其唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若HBase中同一表插入相同Rowkey，则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话)，所以务必保证Rowkey的唯一性。
例如：如果hbase表是存放以人为单位的数据时，在rowkey应该包含身份证信息，以确保他的唯一性。
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。
例如：设计客户消费记录表时，可以把客户的id放在rowkey头部，这样通过客户id查询记录时，数据都存在同一个region中，查询效率就会提高。
散列原则：我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。
拿常见的时间戳举例，假如Rowkey是按系统时间戳的方式递增，Rowkey的第一部分如果是时间戳信息的话将造成所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象。
也就是通常说的Region热点问题，热点发生在大量的client直接访问集中在个别RegionServer上（访问可能是读，写或者其他操作），导致单个RegionServer机器自身负载过高，引起性能下降甚至Region不可用。
常见的是发生jvm full gc或者显示region too busy异常情况，当然这也会影响同一个RegionServer上的其他Region。
例如：hbase表中放的是人的行为数据时，在rowkey的设计时，就不能把时间戳放到rowkey的前面部分，选择身份证号放在开头是不错的选择。
长度原则：Rowkey是一个二进制，建议是越短越好。
原因：其一是HBase的持久化文件HFile是按照KeyValue存储的，如果Rowkey过长比如500个字节，1000万列数据光Rowkey就要占用500*1000万=50亿个字节，将近1G数据，这会极大影响HFile的存储效率其二是MemStore缓存部分数据到内存，如果Rowkey字段过长内存的有效利用率会降低，系统无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。
例如：如果不涉及查询的字段就不要放到rowkey，如果只需要通过身份号查询，那就不用将名字、电话、地址其他信息放到rowkey中。
RowKey字段选择
RowKey字段的选择，遵循的最基本原则是唯一性，RowKey必须能够唯一的识别一行数据。RowKey字段都应该参考最高频的查询场景。
数据库通常都是以如何高效的读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。
结合具体的负载特点，再对选取的RowKey字段值进行改造，组合字段场景下需要重点考虑字段的顺序。
避免数据热点的方法
RowKey字段的设计避免出现数据集中在同一region的情况，尽可能在写入数据时所有region都均匀的插入等量数据。
如果rowkey字段选择无法避免数据热点问题时，可以观察rowkey尾部若呈现良好的随机分布数，可以倒转rowkey来避免热点问题。
又或rowkey头部添加固定位数的随机数也可以使数据均匀分布。但是这些方法同时也会让数据分布失去有序性。
总结： hbase的数据操作与rowkey息息相关，合适的rowkey设计能使hbase数据库发挥最大的性能。在设计rowkey应遵循四大原则，在字段选择时应选取查询频率最多的那些字段，还应该注意热点问题，避免数据集中分布在某些region中。
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