1 充分利用有序性
1.1 如果要scan操作，且不是很频繁，可以利用rowkey的有序性将需要一起扫描的数据放到一起。例如直接用时间戳。这样就可以按时间scan了。这个只要是简单的全表扫描都行。
1.2 同样是scan，还可以利用rowkey的有序性实现数据本地化，设同一类别的数据需要一起扫描，那就可以给rowkey加一个类别前缀。（为了节约磁盘空间，需将类别名称编码） 这个不如垂直爬虫，我要扫描新闻类，或者BBS类，就可以为rowkey加个编码后的新闻，bbs类别id，实现同一类别的url本地化。
1.3 组合rowkey
多个字段组合出rowkey，实现多字段排序以满足我们的程序设计需求，例如爬虫系统的需求有根据host ，优先级，等排序。这个完全可以是使用 hostid_pid(优先级)_urlid(哈希，或者md5)
2.1 避免热点
频繁按时间段查询，如果用时间戳作为rowkey会造成热点，所以这里需要将rowkey打散到各个节点，将压力分配到各个节点。例如人民币冠字号查询，如果rowkey是冠字号，hbase会将临近的冠字号作为rowkey放到同一个region。这样当频繁查询的时候，就会造成某个regionserver压力过大，形成热点，影响整体性能。
