1 hbase行健设计
遵循规则: 唯一 ,有序, 可识别性 ,读写性能的最佳优化
这种优化级别从左到右，逐渐递减。
同时，rowkey基本是由多个字段共同构建而成，可以根据业务需求，将这些字段用不同分隔符来间隔
比如用 a|b:c
比如电商的这个:
产品编码+用途：_ : 多种分隔符
时间戳_userID:djy
时间戳_userID:yhj
时间戳决定唯一有序， useID决定可识别，djy代金卷/yhj优惠卷 决定读写速度，因为用字母简写方式替代真实数据这样组成的rowkey会剪短，在大数据量下查询势必会减少IO.
rowkey补充:
rowkey是以字典顺序排序的。而存储的字节码，字典排序，我们知道，如果是字 母，那就是字母的顺序，比如，有两个rowkey，rowkey1:aaa222,rowkey2:bbb111,那么rowkey1是排在 rowkey2前面的，因为按字典，a排在b前面，如果rowkey2的第一位也是a，那么就根据第二位来比较，如果还相同，则比较第三为，后面同样.
我们在根据rowkey范围查询的时候，我们一般是知道startRowkey，如果我们通过scan只传startRowKey ： d开头的，那么查询的是所有比d大的都查了，而我们只需要d开头的数据，那就要通过endRowKey来限制。我们可以通过设定endRowKey为：d 开头，后面的根据你的rowkey组合来设定，一般是加比startKey大一位。比如说rowkey设计为：用户ID-日期，那么查某个用户某天的数 据，startKEY为3231-20121212，endKey为:3231+201213,那么你查到的就是用户为3231在20121212这一天 的数据。
2 1 region有三个要素：
属于哪张表
它所包含的第一行(第一个region没有首行)
它所包含的最后一行(末一个region没有末行)
这个首行末行在 hadoop3:60010/table
3 region 分配不均匀:
提问:region分配不均匀，总是分配到少数节点上，这样读写并发效率会较低？？
回答:
当表初写数据时，此时表只有一个region ,当随着数据的增多，region 开始变大，等到它达到限定的阀值大小时，变化把region 分裂为两个大小基本相同的region,
而这个阀值就是storefile 的设定大小(参数:hbase.hregion.max.filesize 新版本默认10G)，---->
,在第一次分裂region之前，所有加载的数据都放在原始区域的那台服务器上，随着表的变大
region是属于单一的regionserver，除非这个regionserver宕机或者挂掉，或者执行balance时，才会将这部分的region信息转义到其他机器上。
4 行加锁:
HBase的锁 是行锁，无论对行进行访问的事物有多少列,那对此行的更新都会是原子操作，要么成功，要么失败,不会存在部分成功的情况。
即:如果只更新一个行1000个列中的一个列，那也会对正行加锁。
5 ZK的作用
协调和服务于分布式应用程序的服务。
zk存储 -ROOT-表的地址， Hmaster地址， Hregionserver地址
zk通过选举方式避免 hmaster单节点
6 Hmaster
htable ddl操作 + region分配
7 Hregionserver
响应clent请求，和hdfs交互，
一个表在行级别上可以分为多个region，
每个region在进行进一步封装就成了一个个的Hregion对象。
1个hregion = W个hstore = W个列族(列族个数和hstore个数一一对应) ---> 相同属性数据应该放在同一列族中，这样存储时候会放在同样hstore下，这样client访问时
就不需要跨hstore,减少磁盘寻址。
Hstore = memstore + storefile组成，
memstore: store memory buffer, 客户端写入数据到memstore到阈值(默认128M)后flush到storefile后存储在硬盘中。
在flush时，regionserver flush将请求添加到队列，模拟生产-消费模式来异步处理，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，会导致内存徒增，最坏出现OOM.
在一个Region下 每个Column Family 一个HStore ,那多个Column Family 这样问题出来了，如果一个HStore数据量大，而另外一个HStore 仅有几条数据，会同时 flush吗? 对
这个特性告诉我们: Hbase表设计的时候尽量设置单一ColumnFamily的表，否则Hbase不能很好的处理上面类似的问题.
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 默认 0.4 也就是40%为了防止MemStore占用总内存过大，当RegionServer所有Region达到总heap内存的40%，
Hbase会Block所有的更新，来flush所有的MemStore,并释放MemStore占用的内存
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit 默认是 0.35 也就是 35%,当该RegionServer 下所有的MemStore达到 总Heap 内存的35%时
触发flush个别占用内存大的MemStore,这是会做block，写更新还 是会收影响。 ----> 这个没看懂啊