在说rowkey设计之前，先回答一下大家配置HBase时可能有的疑问，关于HBase是否需要单独的ZooKeeper托管？嗯，如果只是部署HBase，我建议不要用单独的ZooKeeper进行托管，用HBase自带的ZooKeeper就可以，假如要部署其他应用，比如Spark等可以单独部署一个ZooKeeper集群。好，废话不多说了，下面说说RowKey设计的事。
先谈HBase底层架构
对于新手来说，RowKey的设计是比较陌生的一件事，看上去很简单的东西，其实非常复杂，RowKey的设计基本上可以划分成两大影响，分别是分析维度、查询性能。为什么要这样分呢？我们再回头看看HBase系统架构图：
这种设计看上去并没有什么问题，但是这种设计隐藏了非常多陷阱，假如CompanyCode字段非常固定，而TimeStamp变化比较大的话，会造成单个Region连续地存储这些数据，数据量非常大的时候，这个Region会集中了这些数据，当有应用需要访问这些数据时，造成了RPC timeout，甚至应用程序直接报错，无法执行。
合理的RowKey设计方法
基于上面的原因，我们需要考虑单点集中以及数据查询两方面的因素，因此，在RowKey上我们要针对这两个问题进行方案设计。
首先是单点集中问题，我们出现这样单点集中的原因大概有以下几种：
l RowKey前面的字符过于固定
l 集群结点数量过少
集群结点数量是由我们自身硬件资源限制的，这个我们不考虑在内，我们主要考虑RowKey设计。既然是因为前面字符过于集中，那么我们可以通过在RowKey前面添加随机的一个字符串，下面是引自《HBase Essential》里面的一个随机字符计算方法：
int saltNumber = new Long(new Long(timestamp).hashCode()) %<number of region servers>
用这种方法，我们在插入数据的时候可以人为地随机把一断时间内的数据打散，分布到各个RegionServer下的Region中，充分利用分布式的优势，这样做不紧可以加快数据的读写访问，也解决了数据集中的问题。
改良后的RowKey设计方案
通过上面的技术研讨，可以制定出以下的RowKey设计方案了：
随机字符(2位) + 时间位（14位）+ CompanyCode（4位）
我在实际测试过程中，前后两种方案对比，前者的MR程序跑了1个小时，后者只花了5分钟。
合理地编写查询代码
我们完成数据存储之后，假如要取出某部分数值，需要设置Scan查询，以下是我在实战中用到的部分代码，仅供参考：
public class HBaseTableDriver extends Configured implements Tool {
public int run(String[] arg0) throws Exception {
if(arg0.length < 4 || arg0.length > 5)
throw new IllegalArgumentException("The input argument need:start && stop && farmid && turbineNum && calid");
if(arg0[0].length() != 8 || arg0[1].length() != 8)
throw new IllegalArgumentException("The date format should be yyyyMMdd");
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", ConstantValues.QUOREM);
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", ConstantValues.CLIENT_PORT);
//extract table && tagid && start time && end time
conf.set("start", arg0[0]);
conf.set("stop", arg0[1]);
conf.set("farmid", arg0[2]);
conf.set("turbineNum", arg0[3]);
conf.set("calid", arg0[4]);
String startRow = "0" + arg0[0] + " 000000" + arg0[2] + "001";
String stopRow = "2" + arg0[1] + " 235959" + arg0[2] + RowKeyGenerator.addZero(Integer.parseInt(arg0[3]));
String targetKpiTableName = "kpi2";
Job job = Job.getInstance(conf, "KPIExtractor");
job.setJarByClass(KPIExtractor.class);
job.setNumReduceTasks(6);
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn("f".getBytes(), "v".getBytes());
String regEx = "^\\d{1}(?:" + arg0[0].substring(0, 4) + "|" + arg0[1].substring(0, 4) + ")\\d{17}";
switch(arg0[4]){
case "1":
regEx = regEx + "(?:823|834)$";
startRow = startRow + "823";
stopRow = stopRow + "834";
break;
case "2":
regEx = regEx + "211$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "211";
break;
case "3":
regEx = regEx + "544$";
startRow = startRow + "544";
stopRow = stopRow + "544";
break;
case "4":
regEx = regEx + "208$";
startRow = startRow + "208";
stopRow = stopRow + "208";
break;
case "5":
regEx = regEx + "(?:739|823)$";
startRow = startRow + "739";
stopRow = stopRow + "823";
break;
case "6":
regEx = regEx + "(?:211|823)$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "823";
break;
case "7":
regEx = regEx + "708$";
startRow = startRow + "708";
stopRow = stopRow + "708";
break;
case "8":
regEx = regEx + "822$";
startRow = startRow + "822";
stopRow = stopRow + "822";
break;
case "9":
regEx = regEx + "211$";
startRow = startRow + "211";
stopRow = stopRow + "211";
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("UnKnown Argument calid:"+arg0[4]+",it should be between 1~9");
}
scan.setStartRow(startRow.getBytes());
scan.setStopRow(stopRow.getBytes());
scan.setFilter(new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator(regEx)));
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("hellowrold", scan , KPIMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, ImmutableBytesWritable.class, job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(targetKpiTableName, KPIReducer.class, job);
job.waitForCompletion(true);
return 0;
}
}
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