在这里讲什么设计规范实在是有些不知天高地厚，毕竟笔者本人也只是一个大数据技术的初学者，断然不敢制订什么设计规范的，所以请原谅我的狂妄，这个设计规范，只是本人对自己制订的，与别人无关。
之前，HBase官方和大批的高人已经总结了一部分HBase设计方面的规范，笔者进行了搜集整理，再加上自己的理解和丰富，就整理出了一份自己感觉适合自己开发所应遵循的规范。
Hbase中与表结构相关的逻辑模型涉及到以下几个词汇：命名空间、表、列族、列、行键、版本等，这些是构建hbase表的所有元素。笔者就依据这几个关键词汇，陈述下相关的规范。
1.1. Namespace命名空间设计
通俗地讲，命名空间可视为表组（与Oracle中的表空间类似），划分依据不固定，可依据业务类型划分，也可依据时间周期划分。譬如，针对电力气象方面的数据表，可以创建一个电力气象的命名空间，取名为DLQX，将电力气象相关的表都组织在此命名空间下面。引进命名空间的好处就是方便对表进行组织管理。
HBase默认的命名空间是default，默认情况下，如果在创建表时没有显式地指定命名空间，那么表将创建在default命名空间下。如果表隶属于某个非默认的命名空间，那么在引用表（譬如读取表数据）时，就必须指定命名空间，否则将出现类似“无法定位到表”的错误，完整表名的格式为“命名空间名称:表名称”，譬如”DLQX:SYSTEM_USER”；如果是默认的命名空间，则完整表名也可以省略掉“default:”，直接拼写表名SYSTEM_USER即可。
命名空间与表的关系，可以用下图表示：
命名空间与表之间是一对多的关系，即一个命名空间下面可以包含多个hbase表，但一个hbase表只能属于一个命名空间。在创建表时，如果没有指定命名空间（或者命名空间为空），则系统会将此hbase表放置在默认命名空间（default）下。
另外，删除命名空间之前，必须先删除掉此命名空间下的所有hbase表，否则将无法删除此命名空间。
1.2. Table表设计
HBase有几个高级特性，在你设计表时可以使用。这些特性不一定联系到模式或行键设计，但是它们定义了某些方面的表行为。
1.2.1 理想HBase表
Hbase作为列数据库，根据官方的说法，在性能和效率上更擅长处理“高而瘦”的表，而非“矮而胖”的表。所谓“高而瘦”，是指表的列的数量较少，但是行的数量极大，从而使表展现出一种又高又瘦的形象。所谓“矮而胖”，是指表的列的数据居多，但是行的数量却有限，给人一种又矮又胖的形象，虽然hbase表号称可容纳百万列，但是那也仅仅限于理论上的极限，在实际应用中，请尽量构建“高而瘦”的表，同时需要对列的数量进行测试，以避免过度影响读写性能。
1.2.2 预创建分区
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
1.2.3 列族数量
不要在一张表里定义太多的column family。目前Hbase并不能很好的处理超过2~3个column family的表。因为某个column family在flush的时候，它邻近的column family也会因关联效应被触发flush，最终导致系统产生更多的I/O。所以，根据官方的建议，一个HBase表中创建一个列族即可。
1.2.4 可配置的数据块大小
HFile数据块大小可以在列族层次设置。这个数据块不同于HDFS数据块。其默认值是65,536字节，或64KB。数据块索引存储每个HFile数据块的起始键。数据块大小设置影响到数据块索引的大小。数据块越小，索引越大，从而占用更大内存空间。同时因为加载进内存的数据块更小，随机查找性能更好。但是如果你需要更好的序列扫描性能，那么一次能够加载更???HFile数据进入内存则更为合理，这意味着数据块应该设置为更大的值。相应地索引变小，你将在随机读性能上付出代价。
1.2.5 数据块缓存
把数据放进读缓存，但工作负载却经常不能从中获得性能提升。例如，如果一张表或表里的列族只被顺序化扫描访问或者很少被访问，你不会介意Get或Scan花费时间是否有点儿长。在这种情况下，你可以选择关闭那些列族的缓存。如果你只是执行很多顺序化扫描，你会多次倒腾缓存，并且可能会滥用缓存把应该放进缓存获得性能提升的数据给排挤出去。如果关闭缓存，你不仅可以避免上述情况发生，而且可以让出更多缓存给其他表和同一表的其他列族使用。
1.2.6 激进缓存
你可以选择一些列族，赋予它们在数据块缓存里有更高的优先级（LRU缓存）。如果你预期一个列族比另一个列族随机读更多，这个特性迟早用得上。
IN_MEMORY参数的默认值是false。因为HBase除了在数据块缓存里保存这个列族相比其他列族更激进之外并不提供额外的保证，该参数在实践中设置为true不会变化太大。
创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到RegionServer的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。
1.2.7 布隆过滤器（Bloom filters）
数据块索引提供了一个有效的方法，在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块。但是它的效用是有限的。HFile数据块的默认大小是64KB，这个大小不能调整太多。
如果你要查找一个短行，只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息。例如，如果你的行占用100字节存储空间，一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行，而你只能把起始行放在索引位上。你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间里，但也不是肯定存放在那个数据块上。这有多种情况的可能，或者该行在表里不存在，或者存放在另一个HFile里，甚至在MemStore里。这些情况下，从硬盘读取数据块会带来IO开销，也会滥用数据块缓存。这会影响性能，尤其是当你面对一个巨大的数据集并且有很多并发读用户时。
布隆过滤器允许你对存储在每个数据块的数据做一个反向测试。当某行被请求时，先检查布隆过滤器看看该行是否不在这个数据块。布隆过滤器要么确定回答该行不在，要么回答它不知道。这就是为什么我们称它是反向测试。布隆过滤器也可以应用到行里的单元上。当访问某列标识符时先使用同样的反向测试。
布隆过滤器也不是没有代价。存储这个额外的索引层次占用额外的空间。布隆过滤器随着它们的索引对象数据增长而增长，所以行级布隆过滤器比列标识符级布隆过滤器占用空间要少。当空间不是问题时，它们可以帮助你榨干系统的性能潜力。
你可以在列族上打开布隆过滤器，如下所示：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘,BLOOMFILTER=>‘ROWCOL‘}
BLOOMFILTER参数的默认值是NONE。一个行级布隆过滤器用ROW打开，列标识符级布隆过滤器用ROWCOL打开。行级布隆过滤器在数据块里检查特定行键是否不存在，列标识符级布隆过滤器检查行和列标识符联合体是否不存在。ROWCOL布隆过滤器的开销高于ROW布隆过滤器。
1.2.8 生存时间（TTL）
应用系统经常需要从数据库里删除老数据。由于数据库很难超过某种规模，所以传统上数据库内建了许多灵活处理办法。例如，在TwitBase里你不愿意删除用户在使用应用系统期间生成的任何推帖。这些都是用户生成数据，将来有一天当你执行一些高级分析时可能有用。但是并不需要保存所有推帖用于实时访问。所以早于某个时间的推帖可以归档存放到平面文件里。
HBase可以让你在数秒内在列族级别设置一个TTL。早于指定TTL值的数据在下一次大合并时会被删除。如果你在同一单元上有多个时间版本，早于设定TTL的版本会被删除。你可以关闭TTL或者通过设置其值为INT.MAX_VALUE (2147483647)来让它永远打开（这是默认值）。你可以在建表时设置TTL，如下所示：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘,TTL=>‘18000‘}
该命令在colfam1列族上设置TTL为18,000秒=5小时。colfam1里超过5小时的数据将会在下一次大合并时被删除。
1.2.9 数据压缩
HFile可以被压缩并存放在HDFS上。这有助于节省硬盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会抬高CPU利用率。压缩是表定义的一部分，可以在建表或模式改变时设定。除非你确定不会从压缩中受益，我们推荐你打开表的压缩。只有在数据不能被压缩或者因为某种原因服务器的CPU利用率有限制要求的情况下，有可能会关闭压缩特性。
HBase可以使用多种压缩编码，包括LZO、Snappy和GZIP。LZO[1]和Snappy[2]是其中最流行的两种。Snappy由Google在2011年发布，发布不久Hadoop和HBase项目开始提供支持。在此之前，选择的是LZO编码。Hadoop使用的LZO原生库受GPLv2版权控制，不能放在Hadoop和Hbase的任何发行版里；它们必须单独安装。另一方面，Snappy拥有BSD许可（BSD-licensed），所以它更容易和Hadoop和HBase发行版捆绑在一起。LZO和Snappy的压缩比例和压缩/解压缩速度差不多。
当建表时你可以在列族上打开压缩，如下所示：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘,COMPRESSION=>‘SNAPPY‘}
注意数据只在硬盘上是压缩的。在内存里（MemStore或BlockCache）或网络传输时是没有压缩的。
改变压缩编码的做法不应该经常发生，但是如果你的确需要改变某个列族的压缩编码，直接做就可以。你需要更改表定义，设定新压缩编码。此后合并时，生成的HFile全部会采用新编码压缩。这个过程不需要创建新表和复制数据。但你要确保直到改变编码后所有老HFile被合并后才能从集群中删除老编码函数库。
1.2.10 数据分割
在HBase中，数据在更新时首先写入WAL 日志(HLog)和内存(MemStore)中，MemStore中的数据是排序的，当MemStore累计到一定阈值时，就会创建一个新的MemStore，并且将老的MemStore添加到flush队列，由单独的线程flush到磁盘上，成为一个StoreFile。于此同时， 系统会在zookeeper中记录一个redo point，表示这个时刻之前的变更已经持久化了(minor compact)。
StoreFile是只读的，一旦创建后就不可以再修改。因此Hbase的更新其实是不断追加的操作。当一个Store中的StoreFile达到一定的阈值后，就会进行一次合并(major compact)，将对同一个key的修改合并到一起，形成一个大的StoreFile，当StoreFile的大小达到一定阈值后，又会对 StoreFile进行分割(split)，等分为两个StoreFile。
由于对表的更新是不断追加的，处理读请求时，需要访问Store中全部的StoreFile和MemStore，将它们按照row key进行合并，由于StoreFile和MemStore都是经过排序的，并且StoreFile带有内存中索引，通常合并过程还是比较快的。
实际应用中，可以考虑必要时手动进行major compact，将同一个row key的修改进行合并形成一个大的StoreFile。同时，可以将StoreFile设置大些，减少split的发生。
1.2.11 单元时间版本
HBase在默认情况下每个单元维护三个时间版本。这个属性是可以设置的。如果你只需要一个版本，推荐你在设置表时只维护一个版本。这样系统就不会保留更新单元的多个时间版本。时间版本也是在列族级设置的，可以在表实例化时设定：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘, VERSIONS=>1}
你可以在同一个create语句里为列族指定多个属性，如下所示：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘,VERSIONS=>1,TTL=>‘18000‘}
你也可以指定列族存储的最少时间版本数，如下所示：
hbase(main)> create ‘mytable‘,{NAME=>‘colfam1‘,VERSIONS=>5,
MIN_VERSIONS=>‘1‘}
在列族上同时设定TTL也是迟早有用的。如果当前存储的所有时间版本都早于TTL，至少MIN_VERSION个最新版本会保留下来。这样确保在你的查询以及数据早于TTL时有结果返回。
1.3. ColumnFamily列族设计
列族是针对多个列的分组，分组的依据是不固定的。虽然理论上HBase一个表可以创建多个列族，但是HBase官方建议一个表不要创建多于一个的列族。经过测试，单个列族的写入和读取效率要远远超过多个列族时的情况。在存储时，一个列族会存储成一个StoreFile，多个列族对应的多个文件在分裂时会对服务器造成更大的压力。所以建议，一个表创建一个列族。
列族的名称不宜过长，因为在存储时每列都会拼上列族名称，过长的列族将会浪费更多的存储空间。
删除列族时，将同时删除列族下的列及列值数据。
创建表时，最少要创建一个列族。创建表后，可以添加多个列族。
Version版本是针对列族而言的，如果一个表有多个列族，可以为每个列族设置不同的版本数量。譬如，允许列族A最多有5个版本，列族B最多有3个版本。
1.4. Qualifier列设计
HBase与传统的关系数据库一个明显的不同之处，就是创建表时不需要创建列，而是在写入数据时动态地创建列。而且其中的空列并不真正占用存储空间。
列内容被封装成为KeyValue对象，从中可以获取多个信息，如下所示：
//行键
String rowKey = Bytes.toString(kv.getRow());
//列族
String family = Bytes.toString(kv.getFamily());
//列名称
String qualifier = Bytes.toString(kv.getQualifier());
//列值
String value = Bytes.toString(kv.getValue());
//版本号
long timestamp = kv.getTimestamp();
1.5. 版本设计
如果表的某个列族涉及到多版本的问题，则必须在创建列族时指定MaxVersions。虽然，HBase默认的版本数是3，但是如果在创建表时没有明确指定，则仍然只能保存一个版本，因为HBase会认为你不想启用列族的多版本机制。
可以在写入数据时指定版本号，如果不指定版本号，则将采用默认的版本号，即时间戳。
读取数据时，如果没有指定版本号，将只读取最新版本数据，而非最新版本号的数据。
1.6. HBase命名规范
项目
说明
示例
命名空间
?采用英文单词、阿拉伯数字的组合形式，其中，单词必须大写，并且首字符必须为英文字符，不能是数字。
?不建议用连接符（下划线）拼接多个单词，简单语义的可采用单个单词，复杂语义的可采用多个单词的首字母拼接。
?长度尽量限制在4~8字符之间。
?命名空间一般可与项目名称、组织机构名称等保持一致。
?根据项目名称构建命名空间：DLQX（电力气象首字母拼接形式），简短明了。
?不建议过长的命名空间名称，譬如不推荐采用以下形式：USER_INFO_MANAGE等。
表名称
?采用英文单词、阿拉伯数字、连接符（_）的组合形式，其中，单词必须大写，并且首字符必须为英文字符，不能是数字，可用连接符拼接多个单词。
?长度尽量限制在8~16字符之间。
?尽量采用具有明确意义的英文单词，而不建议采用汉字的拼音字母或者拼音首字母组合。
?符合规范的表名称：
USER_INFO_MANAGE、
WEATHER_DATA、
T_ELECTRIC_GATHER等。
列族名称
?采用英文单词、阿拉伯数字的组合形式，其中，单词必须大写，并且首字符必须为英文字符，不能是数字。
?长度尽量限制在1~6字符之间，过长的列族名称将占用更多的存储空间。
?符合规范的列族名称：
D1、D2、DATA等。
?不推荐的列族名称：
USER_INFO、D_1等。
列名称
?采用英文单词、阿拉伯数字、连接符（_）的组合形式，其中，单词必须大写，并且首字符必须为英文字符，不能是数字，可用连接符拼接多个单词。
?长度尽量限制在1~16字符之间。
?尽量采用具有明确意义的英文单词，而不建议采用汉字的拼音字母或者拼音首字母组合。
?符合规范的列名称：
USER_ID、DATA_1、REMARK等。
?不推荐的列名称：
UserID、1_DATA等。
2. RowKey行键设计规范
2.1. RowKey四大特性
2.1.1 字符串类型
虽然行键在HBase中是以byte[]字节数组的形式存储的，但是建议在系统开发过程中将其数据类型设置为String类型，保证通用性；如果在开发过程中将RowKey规定为其他类型，譬如Long型，那么数据的长度将可能受限于编译环境等所规定的数据长度。
常用的行键字符串有以下几种：
?纯数字字符串，譬如9559820140512；
?数字+特殊分隔符，譬如95598-20140512;
?数字+英文字母，譬如city20140512；
?数字+英文字母+特殊分隔符，譬如city_20140512。
2.1.2 有明确意义
RowKey的主要作用是为了进行数据记录的唯一性标示，但是唯一性并不是其全部，具有明确意义的行键对于应用开发、数据检索等都具有特殊意义。譬如上面的数字字符串9559820140512，其实际意义是这样：95598（电网客服电话）+20140512（日期）。
行键往往由多个值组合而成，而各个值的位置顺序将影响到数据存储和检索效率，所以在设计行键时，需要对日后的业务应用开发有比较深入的了解和前瞻性预测，才能设计出可尽量高效率检索的行键。
2.1.3 具有有序性
RowKey是按照字典序存储，因此，设计RowKey时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。
举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为RowKey的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE – timestamp作为RowKey，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。
2.1.4 具有定长性
行键具有有序性的基础便是定长，譬如20140512080500、20140512083000，这两个日期时间形式的字符串是递增的，不管后面的秒数是多少，我们都将其设置为14位数字形式，如果我们把后面的0去除了，那么201405120805将大于20140512083，其有序性发生了变更。所以我们建议，行键一定要设计成定长的。
2.2. RowKey设计原则
2.2.1 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。
2.2.2 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。
2.2.3 RowKey唯一原则
必须在设计上保证其唯一性。
2.3. RowKey应用场景
基于Rowkey的上述3个原则，应对不同应用场景有不同的Rowkey设计建议。
2.3.1 针对事务数据的RowKey设计
事务数据是带时间属性的，建议将时间信息存入到Rowkey中，这有助于提示查询检索速度。对于事务数据建议缺省就按天为数据建表，这样设计的好处是多方面的。按天分表后，时间信息就可以去掉日期部分只保留小时分钟毫秒，这样4个字节即可搞定。加上散列字段2个字节一共6个字节即可组成唯一Rowkey。如下图所示：
事务数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
第4字节
第5字节
…
散列字段
时间字段(毫秒)
扩展字段
0~65535(0x0000~0xFFFF)
0~86399999(0x00000000~0x05265BFF)
这样的设计从操作系统内存管理层面无法节省开销，因为64位操作系统是必须8字节对齐。但是对于持久化存储中Rowkey部分可以节省25%的开销。也许有人要问为什么不将时间字段以主机字节序保存，这样它也可以作为散列字段了。这是因为时间范围内的数据还是尽量保证连续，相同时间范围内的数据查找的概率很大，对查询检索有好的效果，因此使用独立的散列字段效果更好，对于某些应用，我们可以考虑利用散列字段全部或者部分来存储某些数据的字段信息，只要保证相同散列值在同一时间（毫秒）唯一。
2.3.2 针对统计数据的RowKey设计
统计数据也是带时间属性的，统计数据最小单位只会到分钟（到秒预统计就没意义了）。同时对于统计数据我们也缺省采用按天数据分表，这样设计的好处无需多说。按天分表后，时间信息只需要保留小时分钟，那么0~1400只需占用两个字节即可保存时间信息。由于统计数据某些维度数量非常庞大，因此需要4个字节作为序列字段，因此将散列字段同时作为序列字段使用也是6个字节组成唯一Rowkey。如下图所示:
统计数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
第4字节
第5字节
…
散列字段(序列字段）
时间字段(分钟)
扩展字段
0x00000000~0xFFFFFFFF)
0~1439(0x0000~0x059F)
同样这样的设计从操作系统内存管理层面无法节省开销，因为64位操作系统是必须8字节对齐。但是对于持久化存储中Rowkey部分可以节省25%的开销。预统计数据可能涉及到多次反复的重计算要求，需确保作废的数据能有效删除，同时不能影响散列的均衡效果，因此要特殊处理。
2.3.3 针对通用数据的RowKey设计
通用数据采用自增序列作为唯一主键，用户可以选择按天建分表也可以选择单表模式。这种模式需要确保同时多个入库加载模块运行时散列字段（序列字段）的唯一性。可以考虑给不同的加载模块赋予唯一因子区别。设计结构如下图所示。
通用数据Rowkey设计
第0字节
第1字节
第2字节
第3字节
…
散列字段(序列字段）
扩展字段（控制在12字节内）
0x00000000~0xFFFFFFFF)
可由多个用户字段组成
2.3.4 支持多条件查询的RowKey设计
HBase按指定的条件获取一批记录时，使用的就是scan方法。 scan方法有以下特点：
（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。范围越小，性能越高。
通过巧妙的RowKey设计使我们批量获取记录集合中的元素挨在一起（应该在同一个Region下），可以在遍历结果时获得很好的性能。
（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。
在满足长度、三列、唯一原则后，我们需要考虑如何通过巧妙设计RowKey以利用scan方法的范围功能，使得获取一批记录的查询速度能提高。
所谓RowKey行键生成器，是指通过软件工具制定行键生成策略，并可将策略信息保存成本地策略文件，待需要时再将本地策略文件序列化成行键生成策略对象，传入数据行信息后可自动生成RowKey行键。
那么，为什么要设计这个行键生成器呢？最初的时候，我们有一个需求，要把Oracle中的若干大表数据导入到HBase中，那么这里就出现了一个问题：那么多表，每个表的RowKey生成规则都是不一样的，难道我们要为每个表都设计一个行键生成方法吗？！
当然不可能，我们必须做一些事半功倍或者一劳永逸的事情来解决这个问题，所以我们就想到可以设计一个行键生成器工具，这样开发人员就可以手动制订生成一些策略文件，并可把这些策略文件打成jar包文件进行分发。下图为其效果图。
下面笔者将详细介绍下设计思路。
第一，HBase中的行键信息，往往是由多个数据信息组合而成，而且大部分情况下都是基于已有的关系数据库表的列字段信息。举个例子，现在我们要把PUBLISH_DATA_INFO（发布数据信息表）中的数据信息导入到HBase表中，行键由“PUBLISH_TIME”和“DATA_TYPE”组成，那么，现在我们就首先确定了行键信息的数据来源。
第二，我们再重申下HBase行键的几个生成原则：定长、唯一性等。那么，我们就必须对组成行键的数据进行格式化处理，常规的格式化处理方式有以下几种：去除空格、替换特殊字符、前补齐、后补齐、字符颠倒等等，所用的java技术也不外乎那几个方法：trim、replace、substring等等。当然，对于某些特殊情况，你也可以采用正则表达式进行处理。笔者将这些格式化处理统称为配置策略。
第三，HBase行键生成策略信息制定后，需要将其持久化保存，以便其他人员和系统使用。保存方式有多种，譬如，将其保存到Oracle或者Mysql数据库表中，可以确保唯一性，而且可以通过网络供多个用户和系统共用，是最佳的保存方式。也可以将其序列化成本地文件（xml或者json文件等），笔者现在设计的这个版本，就是将行键生成策略信息序列化成json文件保存到本地。如下表所示：
[{"DATA_TYPE":"DATA_TYPE","PUBLISH_TIME":"PUBLISH_TIME"},{"columnName":"PUBLISH_TIME","length":14,"numberStep":1,"prefixChar":"","prefixNumber":0,"replaceChar":"","replaceSourceChar":"- :","splitChar":".","startNumber":1,"suffixChar":"0","suffixNumber":0,"value":"2015-12-26 12:24:00"},{"columnName":"DATA_TYPE","length":4,"numberStep":1,"prefixChar":"","prefixNumber":0,"replaceChar":"","replaceSourceChar":"","splitChar":"","startNumber":1,"suffixChar":"0","suffixNumber":0,"value":"D1"}]
第四，该怎么使用这些行键生成策略呢？在系统启动的时候，通过接口方法加载这些行键生成策略信息（文件），将其加载到内存中，然后组织与行键相关的字段信息集合，并将其传递到指定的接口方法中，最终生成行键。示例代码如下：
//加载行键策略本地文件
String policyFilePath = "D:\\PMS_EQUIP_INFO.policy";
RowKeyPolicy rowKeyPolicy= RowKeyPolicy.openRowKeyGeneratorPolicyFile(policyFilePath);
//构建测试用的数据行
Map<String,Object> row = new HashMap<String,Object>();
row.put("PUBLISH_TIME", "2015-08-12 16:35:00");
row.put("DATA_TYPE", "D01");
String rowKey= rowKeyPolicy.getRowKey(row, false);
LogInfoUtil.printLog("RowKey=" + rowKey);
row.put("PUBLISH_TIME", "2015-09-12 16:35:00");
row.put("DATA_TYPE", "D02");
rowKey= rowKeyPolicy.getRowKey(row, false);
LogInfoUtil.printLog("RowKey=" + rowKey);
//打印日志信息如下
**********RowKey=20150812163500.D010
**********RowKey=20150912163500.D020
第五，下面是笔者开发时的工程文件，代码还没有来得及优化，有兴趣的朋友，可以下载下来看看。附工程结构图：
利用Eclipse进行HBase应用开发时，至少需要确定三个配置信息，如下表所示：
#hbase config
#HMaster服务部署主机及端口号
hbase.master=hdp-wuyong:60010
#Zookeeper端口号
hbase.zookeeper.property.clientPort=2181
#Zookeeper服务部署主机信息
hbase.zookeeper.quorum=hdp-songjiang,hdp-lujunyi,hdp-wuyong
我们将以上信息配置进Hadoop.config.properties文件中，系统调用HBase接口方法之前，初始化加载此配置信息即可。
对HBase配置信息的管理，我们专门设计了一个工具类，叫做HBaseConfigUtil，主要功能包括初始化加载HBase配置信息、构建HBase Configuration实例、检查与HBase集群的通信以及关闭相关链接等。主要代码如下所示：
import java.io.File;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import com.hnepri.common.util.PropertiesUtil;
/**
* Description: HBase配置管理工具类<br>
* Copyright: Copyright (c) 2015<br>
* Company: 河南电力科学研究院智能电网所<br>
*@author shangbingbing 2015-01-01编写
*@version 1.0
*/
public class HBaseConfigUtil {
/**
* 加载解析HBase自定义配置信息。<br>
* 需在系统启动时调用此方法加载自定义配置信息，否则将采用默认配置或者无法连接HBase。
*/
public static void loadHBaseConfigProperties() {
HashMap<String,String> pps = PropertiesUtil.readProperties("hbase.config.properties");
HBaseConfigUtil.setHbaseConfigItemList(pps);
}
private static Configuration configuration = null;
/**
* hbase配置信息列表,其中key中存储参数名称,譬如master.hadoop；value中存储参数值,譬如master.hadoop:60010等
*/
private static HashMap<String,String> hbaseConfigItemList = new HashMap<String,String>();
/**
* 获取hbase配置信息列表
*@return
*/
public static HashMap<String, String> getHBaseConfigItemList() {
return hbaseConfigItemList;
}
/**
* 设置hbase配置信息列表
*@param hbaseConfigItemList
*/
public static void setHbaseConfigItemList(HashMap<String, String> hbaseConfigItemList) {
HBaseConfigUtil.hbaseConfigItemList= hbaseConfigItemList;
}
/**
* 添加hbase配置信息
*@param key
*@param value
*/
public static void addHBaseConfigItem(String key,String value) {
if(hbaseConfigItemList.containsKey(key)) {
hbaseConfigItemList.remove(key);
}
hbaseConfigItemList.put(key, value);
}
/**
* 删除hbase配置信息
*@param key
*/
public static void removeHBaseConfigItem(String key) {
if(hbaseConfigItemList.containsKey(key)) {
hbaseConfigItemList.remove(key);
}
}
/**
* 获取HBase Configuration对象
*@return
*/
public static Configuration getHBaseConfig() {
if(configuration == null) {
configuration= HBaseConfiguration.create();
try {
//解决winutils.exe不存在的问题
File workaround = new File(".");
System.getProperties().put("hadoop.home.dir", workaround.getAbsolutePath());
new File("./bin").mkdirs();
new File("./bin/winutils.exe").createNewFile();
// conf.addResource("hbase-site.xml");
//初始化设置zookeeper相关配置信息
if(hbaseConfigItemList != null && hbaseConfigItemList.size() > 0) {
for(String key : hbaseConfigItemList.keySet()) {
String value= hbaseConfigItemList.get(key); configuration.set(key, value); } } }catch (Exception ex) {
System.out.println(ex.toString());
}
}
return configuration;
}
/**
* 刷新重置HBase配置对象
*/
public static void initHBaseConfig() {
configuration= null;
}
/**
* 关闭所有连接
*/
public static void closeAllConnections() {
HConnectionManager.deleteAllConnections();
}
/**
* 关闭当前连接
*/
public static void closeConnection() {
HConnectionManager.deleteConnection(configuration);
}
/**
* 检查客户端与HBase集群的通信状况。
*@return 返回true则表示正常，false表示异常。
*/
public static boolean checkHBaseAvailable() {
try {
HBaseAdmin.checkHBaseAvailable(configuration);
return true;
}catch (Exception e) {
return false;
}
}
}
本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com) 原文链接：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-01/127267p4.htm