【大数据】HBase

HBase 提供海量半结构/非结构化数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索等能力， 结合完备的工具服务，丰富的生态融合，一站式高效满足企业在大数据量场景下的存储、检索、分析需求，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景的数据库。

应用场景：https://www.alibabacloud.com/help/zh/hbase/product-overview/common-scenarios?spm=a2c63.p38356.0.0.27cd5808R6J1Rm

HBase的RowKey设计可以说是使用HBase最为重要的事情，直接影响到HBase的性能，常见的RowKey的设计问题及对应访问。

RowKey的行由行键按字典顺序排序，这样的设计优化了扫描，允许存储相关的行或者那些将被一起读的邻近的行。

然而，设计不好的行键是导致 hotspotting 的常见原因。当大量的客户端流量（ traffic ）被定向在集群上的一个或几个节点时，就会发生 hotspotting。这些流量可能代表着读、写或其他操作。流量超过了承载该地域的单个机器所能负荷的量，这就会导致性能下降并有可能造成地域的不可用。在同一 RegionServer 上的其他地域也可能会受到其不良影响，因为主机无法提供服务所请求的负载。设计使集群能被充分均匀地使用的数据访问模式是至关重要的。

为了防止在写操作时出现hotspotting，设计行键时应该使得数据尽量同时往多个地域上写，而避免只向一个地域写，除非那些行真的有必要写在一个地域里。