案例
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Reliable and Scalable Data Ingestion at Airbnb
https://www.slideshare.net/HadoopSummit/reliable-and-scalable-data-ingestion-at-airbnb-63920989</p>
<p>Apache HBase at Airbnb
https://www.slideshare.net/HBaseCon/apache-hbase-at-airbnb</p>
<p>Airbnb软件工程师丁辰 - Airbnb的Streaming ETL
https://myslide.cn/slides/3473
在Airbnb的rowkey设计案例中，使用了hash法避免了写入热点问题，其中
Event_key标识了一条日志的唯一性，用于将来自Kafka的日志数据进行去重；
Shard_id是将Event_key进行hash（可以参考es的路由哈希算法Hashing.murmur3_128）之后，对Shard_num进行取余后的结果，Shard_num感觉应该是当前hbase表region server的总数，由于airbnb在hbase中存储的是实时日志数据，并开启了Hbase的TTL，所以当前hbase表中的数据总量应该是可预测的，即region server数量不会无限增加
Shard_key应该就是当前业务的region_start_keys+shard_id，比如当前业务分配的前缀为00000，同时规划了100个table regions给这个业务，即00-99，那么Shard_key的范围就是0000000-0000099
rowkey就是Shard_key.Event_key，比如0000000.air_events.canaryevent.016230-a3db-434e
rowkey设计原则
1.rowkey长度原则：rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度 64kb ，实际应用中一般为10-100bytes，以 byte[] 形式保存，一般设计成定长。
建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：
- 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；
- MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。
- 目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16个字节，8字节的整数倍利用了操作系统的最佳特性。
2.rowkey散列原则：如果rowkey按照时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个RegionServer，以实现负载均衡的几率。
如果没有散列字段，首字段直接是时间信息，所有的数据都会集中在一个RegionServer上，这样在数据检索的时候负载会集中在个别的RegionServer上，造成热点问题，会降低查询效率。
3.rowkey唯一原则：必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利用这个排序的特点，将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。
热点问题
HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然而糟糕的rowkey设计是热点的源头。
热点发生在大量的client直接访问集群的一个或极少数个节点（访问可能是读，写或者其他操作）。大量访问会使热点region所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至region不可用，这也会影响同一个RegionServer上的其他region，由于主机无法服务其他region的请求。
设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。为了避免写热点，设计rowkey使得不同行在同一个region，但是在更多数据情况下，数据应该被写入集群的多个region，而不是一个。下面是一些常见的避免热点的方法以及它们的优缺点：
1.加盐
这里所说的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey的前面增加随机数，具体就是给rowkey分配一个随机前缀以使得它和之前的rowkey的开头不同。分配的前缀种类数量应该和你想使用数据分散到不同的region的数量一致。加盐之后的rowkey就会根据随机生成的前缀分散到各个region上，以避免热点。
2.哈希
哈希会使同一行永远用一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完整的rowkey，可以使用get操作准确获取某一个行数据。
3.反转
第三种防止热点的方法时反转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没有意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机rowkey，但是牺牲了rowkey的有序性。
反转rowkey的例子以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题
4.时间戳反转
一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用 Long.Max_Value – timestamp 追加到key的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] , [key] 的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。
其他一些建议：
尽量减少行键和列族的大小在HBase中，value永远和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时，它的rowkey，列名，时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，这个时候它们将会占用大量的存储空间。
列族尽可能越短越好，最好是一个字符。
冗长的属性名虽然可读性好，但是更短的属性名存储在HBase中会更好。
转自：
Original: https://www.cnblogs.com/tonglin0325/p/14217501.html
Author: tonglin0325
Title: Hbase学习笔记——rowkey
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