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1.HBase如何给web前端提供接口来访问？**
使用JavaAPI来编写WEB应用，使用HBase提供的RESTFul接口。
2.请列举几个HBase优化方法？**
1）减少调整
减少调整这个如何理解呢？HBase中有几个内容会动态调整，如region（分区）、HFile，所以通过一些方法来减少这些会带来I/O开销的调整。
· Region
如果没有预建分区的话，那么随着region中条数的增加，region会进行分裂，这将增加I/O开销，所以解决方法就是根据你的RowKey设计来进行预建分区，减少region的动态分裂。
· HFile
HFile是数据底层存储文件，在每个memstore进行刷新时会生成一个HFile，当HFile增加到一定程度时，会将属于一个region的HFile进行合并，这个步骤会带来开销但不可避免，但是合并后HFile大小如果大于设定的值，那么HFile会重新分裂。为了减少这样的无谓的I/O开销，建议估计项目数据量大小，给HFile设定一个合适的值。
2）减少启停
数据库事务机制就是为了更好地实现批量写入，较少数据库的开启关闭带来的开销，那么HBase中也存在频繁开启关闭带来的问题。
· 关闭Compaction，在闲时进行手动Compaction。
因为HBase中存在Minor Compaction和Major Compaction，也就是对HFile进行合并，所谓合并就是I/O读写，大量的HFile进行肯定会带来I/O开销，甚至是I/O风暴，所以为了避免这种不受控制的意外发生，建议关闭自动Compaction，在闲时进行compaction。
· 批量数据写入时采用BulkLoad。
如果通过HBase-Shell或者JavaAPI的put来实现大量数据的写入，那么性能差是肯定并且还可能带来一些意想不到的问题，所以当需要写入大量离线数据时建议使用BulkLoad
3）减少数据量
虽然我们是在进行大数据开发，但是如果可以通过某些方式在保证数据准确性同时减少数据量，何乐而不为呢？
· 开启过滤，提高查询速度
开启BloomFilter，BloomFilter是列族级别的过滤，在生成一个StoreFile同时会生成一个MetaBlock，用于查询时过滤数据
· 使用压缩：一般推荐使用Snappy和LZO压缩
4）合理设计
在一张HBase表格中RowKey和ColumnFamily的设计是非常重要，好的设计能够提高性能和保证数据的准确性
· RowKey设计：应该具备以下几个属性
散列性：散列性能够保证相同相似的rowkey聚合，相异的rowkey分散，有利于查询。
简短性：rowkey作为key的一部分存储在HFile中，如果为了可读性将rowKey设计得过长，那么将会增加存储压力。
唯一性：rowKey必须具备明显的区别性。
业务性：举例来说：
假如我的查询条件比较多，而且不是针对列的条件，那么rowKey的设计就应该支持多条件查询。
如果我的查询要求是最近插入的数据优先，那么rowKey则可以采用叫上Long.Max-时间戳的方式，这样rowKey就是递减排列。
· 列族的设计
列族的设计需要看应用场景
多列族设计的优劣：
优势：HBase中数据时按列进行存储的，那么查询某一列族的某一列时就不需要全盘扫描，只需要扫描某一列族，减少了读I/O；其实多列族设计对减少的作用不是很明显，适用于读多写少的场景
劣势：降低了写的I/O性能。原因如下：数据写到store以后是先缓存在memstore中，同一个region中存在多个列族则存在多个store，每个store都一个memstore，当其实memstore进行flush时，属于同一个region的store中的memstore都会进行flush，增加I/O开销。
3.HBase中RowFilter和BloomFilter原理？**
1）RowFilter原理简析
RowFilter顾名思义就是对rowkey进行过滤，那么rowkey的过滤无非就是相等（EQUAL）、大于(GREATER)、
小于(LESS)，大于等于(GREATER_OR_EQUAL)，小于等于(LESS_OR_EQUAL)和不等于(NOT_EQUAL)几种过滤方式。
Hbase中的RowFilter采用比较符结合比较器的方式来进行过滤。
比较器的类型如下：
BinaryComparator
BinaryPrefixComparator
NullComparator
BitComparator
RegexStringComparator
SubStringComparator
例子：
Filter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes(rowKeyValue)));
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(rowFilter)
在上面例子中，比较符为EQUAL，比较器为BinaryComparator
2）BloomFilter原理简析
· 主要功能：提供随机读的性能
· 存储开销：BloomFilter是列族级别的配置，一旦表格中开启BloomFilter，那么在生成StoreFile时同时会生成一份包含BloomFilter结构的文件MetaBlock，所以会增加一定的存储开销和内存开销
· 粒度控制：ROW和ROWCOL · BloomFilter的原理
简单说一下BloomFilter原理：
① 内部是一个bit数组，初始值均为0
② 插入元素时对元素进行hash并且映射到数组中的某一个index，将其置为1，再进行多次不同的hash算法，将映射到的index置为1，同一个index只需要置1次。
③ 查询时使用跟插入时相同的hash算法，如果在对应的index的值都为1，那么就可以认为该元素可能存在，注意，只是可能存在
④ 所以BlomFilter只能保证过滤掉不包含的元素，而不能保证误判包含
· 设置：在建表时对某一列设置BloomFilter即可
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