HBase实际应用中的性能优化方法
行键（Row Key）
行键是按照字典序存储，因此，设计行键时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
InMemory
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
Max Version
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。
Time To Live
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。
HBase性能监视
Master-status(自带)：HBase Master默认基于Web的UI服务端口为60010，HBase region服务器默认基于Web的UI服务端口为60030.如果master运行在名为master.foo.com的主机中，mater的主页地址就是http://master.foo.com:60010，用户可以通过Web浏览器输入这个地址查看该页面；可以查看HBase集群的当前状态。
Ganglia：是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，用于监控系统性能。
OpenTSDB：从大规模的集群（包括集群中的网络设备、操作系统、应用程序）中获取相应的metrics并进行存储、索引以及服务，从而使得这些数据更容易让人理解，如web化，图形化等。
Ambari：创建、管理、监视 Hadoop 的集群。
在HBase之上构建SQL引擎
NoSQL区别于关系型数据库的一点就是NoSQL不使用SQL作为查询语言，那么为何在NoSQL数据存储HBase上提供SQL接口？1.易使用。SQL易于理解，能够更加轻松地使用HBase。2.减少编码。使用SQL这样更高层次的语言来编写，减少了编写的代码量。
方案：
1.Hive整合HBase
Hive与HBase的整合功能利用两者对外的API接口互相通信，通信主要依靠hive_hbase-handler.jar工具包(Hive Storage Handlers)。由于HBase并不是每个版本的Hive都能和现有的HBase版本进行整合，在使用过程中要特别注意两者版本的一致性。
2.Phoenix
Phoenix由Salesforce.com开源，是构建在Apache HBase之上的一个SQL中间层，可以让开发者在HBase上执行SQL查询。
构建HBase二级索引
HBase只有一个针对行健的索引，访问HBase表中的行，只有三种方式：通过单个行健访问；通过一个行健的区间来访问；全表扫描。
使用其他产品为HBase行健提供索引功能：原理：采用HBase0.92版本之后引入的Coprocessor特性
Coprocessor构建二级索引；Coprocessor提供了两个实现：endpoint和observer，endpoint相当于关系型数据库的存储过程，而observer则相当于触发器。observer允许我们在记录put前后做一些处理，因此我们可以在插入数据时同步写入索引表。
优点：非侵入性：引擎构建在HBase之上，既没有对HBase进行任何改动，也不需要上层应用做任何妥协
缺点：每插入一条数据需要向索引表插入数据，即耗时是双倍的，对HBase的集群的压力也是双倍的
Hindex二级索引
Hindex 是华为公司开发的纯 Java 编写的HBase二级索引，兼容 Apache HBase 0.94.8。当前的特性如下：多个表索引；多个列索引；基于部分列值的索引。
HBase+Redis
Coprocessor构建二级索引；Redis做客户端缓存；将索引实时更新到Redis等KV系统中，定时从KV更新索引到HBase的索引表中。
HBase+solr
Solr是一个高性能、Java5开发、基于Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。