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1.描述HBase的rowKey的设计原则？**
① Rowkey长度原则
Rowkey 是一个二进制码流，Rowkey 的长度被很多开发者建议说设计在10~100 个字节，不过建议是越短越好，不要超过16 个字节。
原因如下：
（1）数据的持久化文件HFile 中是按照KeyValue 存储的，如果Rowkey 过长比如100 个字节，1000 万列数据光Rowkey 就要占用100*1000 万=10 亿个字节，将近1G 数据，这会极大影响HFile 的存储效率；
（2）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会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率。因此Rowkey 的字节长度越短越好。
（3）目前操作系统是都是64 位系统，内存8 字节对齐。控制在16 个字节，8 字节的整数倍利用操作系统的最佳特性。
② Rowkey散列原则
如果Rowkey 是按时间戳的方式递增，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，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver 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将产生所有新数据都在一个 RegionServer 上堆积的热点现象，这样在做数据检索的时候负载将会集中在个别RegionServer，降低查询效率。
③ Rowkey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性。
2.描述HBase中scan和get的功能以及实现的异同？**
HBase的查询实现只提供两种方式：
1）按指定RowKey 获取唯一一条记录，get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）
Get 的方法处理分两种 : 设置了ClosestRowBefore 和没有设置ClosestRowBefore的rowlock。主要是用来保证行的事务性，即每个get 是以一个row 来标记的。一个row中可以有很多family 和column。
2）按指定的条件获取一批记录，scan方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan）实现条件查询功能使用的就是scan 方式。
（1）scan 可以通过setCaching 与setBatch 方法提高速度(以空间换时间)；
（2）scan 可以通过setStartRow 与setEndRow 来限定范围([start，end)start 是闭区间，end 是开区间)。范围越小，性能越高。
（3）scan 可以通过setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
3.请描述HBase中scan对象的setCache和setBatch方法的使用？**
setCache用于设置缓存，即设置一次RPC请求可以获取多行数据。对于缓存操作，如果行的数据量非常大，多行数据有可能超过客户端进程的内存容量，由此引入批量处理这一解决方案。
setBatch 用于设置批量处理，批量可以让用户选择每一次ResultScanner实例的next操作要取回多少列，例如，在扫描中设置setBatch(5)，则一次next()返回的Result实例会包括5列。如果一行包括的列数超过了批量中设置的值，则可以将这一行分片，每次next操作返回一片，当一行的列数不能被批量中设置的值整除时，最后一次返回的Result实例会包含比较少的列，如，一行17列，batch设置为5，则一共返回4个Result实例，这4个实例中包括的列数分别为5、5、5、2。
组合使用扫描器缓存和批量大小，可以让用户方便地控制扫描一个范围内的行键所需要的RPC调用次数。
Cache设置了服务器一次返回的行数，而Batch设置了服务器一次返回的列数。
假如我们建立了一张有两个列族的表，添加了10行数据，每个行的每个列族下有10列，这意味着整个表一共有200列（或单元格，因为每个列只有一个版本），其中每行有20列。
① Batch参数决定了一行数据分为几个Result，它只针对一行数据，Batch再大，也只能将一行的数据放入一个Result中。所以当一行数据有10列，而Batch为100时，也只能将一行的所有列都放入一个Result，不会混合其他行；
② 缓存值决定一次RPC返回几个Result，根据Batch划分的Result个数除以缓存个数可以得到RPC消息个数（之前定义缓存值决定一次返回的行数，这是不准确的，准确来说是决定一次RPC返回的Result个数，由于在引入Batch之前，一行封装为一个Result，因此定义缓存值决定一次返回的行数，但引入Batch后，更准确的说法是缓存值决定了一次RPC返回的Result个数）；
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