1、如何保证每天有百亿数据存储在HBase中，数据存储准确，在规定时间内全部记录完成，不留数据1 (百亿数据：证明数据量非常大
2 )存入HBase )证明与HBase的写入数据有关
3 )保证数据的准确性)设计正确的数据结构保证准确性
4 )规定时间内完成)收款速度有要求
那么，就以上四个问题，逐一分析一下吧
1 )数据量百亿瓶，是什么概念呢？ 假设一天中60x60x24=86400秒写入数据，则每秒写入的数量将达到100万次，HBase当然无法每秒支持100万次数据，因此这100亿次数据将实时写入批量导入使用批量加载方式(
2 )存入HBase :正常写入通过JavaAPI put实现，批量导入推荐批量加载
3 )保证数据的准确性)这里需要考虑RowKey的设计、预构建的分区、列族的设计等
4 )在规定时间内完成，也就是收款速度不能太慢。 而且当然越快越好。 使用批量加载
2、Hbase的六个特点(1)表大)一个表可以有几亿行、几百万列。
(2)无模式)每行有可排序的主键和任意数量的列，列可以根据需要动态增加，同一表中不同行的可以有完全不同的列。
(3)面向列) HBase是面向列的存储和权限控制，列族独立索引。
)稀疏)空(null )列不占空间，表可以设计得非常稀疏。
)5)数据类型单一) HBase的数据都是字符串，没有类型。
)6)数据的多版本)每个单元格中的数据可以有多个版本，默认情况下会自动分配版本号，并成为插入单元格时的时间戳。
3、Hbase的原始密钥设计原则： (1)原始密钥长度原则：原始密钥是二进制流，长度开发人员建议10-100字节，但越短越好。 建议不超过16字节。 这是因为数据持久化文件HFile以key/value存储，而rowkey太长会影响HFile的存储效率。 Memstore将数据缓存在内存中。 rowkey字段太长会降低内存利用率，使系统无法缓存更多数据，从而降低搜索效率。
)2) rowkey散列原则) rowkey以时间戳方式递增时，请不要在二进制代码之前放置时间。 建议将rowkey的高位作为散列字段。 如果没有散列字段，则会出现堆栈在regionServer上的热点现象。
)3) rowkey的唯一原则) rowkey不能是空的。
4、Hbase查询方式1、全表查询： scan tableName
2、基于行密钥的单行查询： get tableName、‘1’
3、基于rowkey的范围扫描：扫描表名称，{ startrow=‘1’，stop row=‘2’}
4、get和scan方法：
)1)、按指定的rowkey获取唯一的数据。 get方法)分为closestRowBefore和未设定的rowlock两种，只要保证了行的事务性，即每个get用一个row标记，一个row上有多个family和column
)2)、按指定条件获取一批记录，按条件查询。 1、扫码可以采用设置缓存和设置缓存的方法加快速度； 2、扫码可以通过setStartRow和setEndRow限定范围，3、扫码也可以通过setFileter方法添加过滤器。
ps:setCache和setBatch方法：
setCache方法：此方法设置在一个RPC请求中返回的行数。 在高速缓存操作中，如果返回的行数过多可能会导致内存溢出，则需要setBatch方法。
设置批处理—设置此选项后，客户端可以选择要读取的列数。 如果一行中的列数超过了设置的值，则可以对该列进行切片。 例如，对于1行17列，如果将batch设置为5，则分别返回5、5、5和2四个组。 在、
:Cache设置服务器一次返回的行数，Batch设置服务器一次返回的列数。
ps:Batch参数确定一行数据被拆分成多少个result，Cache一次只确定RPC返回的result数。
RPC请求数=(行数*每行数)/Min (每行数、批量大小) /扫描仪缓存
5、Hbase读写流程： 1、Hbase读写流程：
) 1、HRegisonServer保存了. meta .表和数据表。 首先，客户端首先访问zk，然后访问-ROOT-表。 然后获取zk上有. meta .表的位置信息，并查找此meta表保存在哪个HRegionServer上。
) 2、然后客户端访问HRegionServer表读取. meta .获取. meta .表中存储的元数据。
) 3、客户端通过. meta .的元数据信息访问相应的HRegionServer，扫描HRegionServer的Memstore和StoreFile查询数据。
) 4、最后从HRegionServer将数据反馈给客户端。
2、HBase的写入流程：
)1)客户端访问zk的-ROOT-表，然后访问. meta .表，获取. meta .的元数据。
)2)确定当前写入的HRegion和HRegionServer。
)3)客户端向HRegionServer发出相应的写入请求，HRegionServer接收请求并作出响应。
)4)客户端首先将数据写入HLog，避免数据丢失。
)5)然后向MemStore写入数据。
)6)如果HLog和MemStore都成功写入，则该数据表示写入成功。
)7) MemStore写入的数据达到阈值时，刷新为StoreFile。
) StoreFile增加时，将触发压缩合并操作，过多的StoteFile将合并为一个大StoreFile。
)9) StoreFile越多，Region也越大，在达到阈值时触发spilit操作，将该Region分为两部分。
因为ps:HBase的所有更新和删除操作都是在后续的compact中执行的，所以用户的写入操作只需要进入内存。 实现了HBase的I/O高性能。