HBase 自动将表水平划分成区域（Region）。每个 Region 由表中 Row 的子集构成。每个 Region 由它所属的表的起始范围来表示（包含的第一行和最后一行）。初始时，一个表只有一个 Region，随着 Region 膨胀，当超过一定阈值时，会在某行的边界上分裂成两个大小基本相同的新 Region。在第一次划分之前，所有加载的数据都放在原始 Region 所在的那台服务器上。随着表变大，Region 个数也会逐渐增加。Region 是在 HBase 集群上分布数据的最小单位。
HBase 数据模型示例
下图为 HBase 中一张表的：
RowKey 为行的唯一标识，所有行按照 RowKey 的字典序进行排序；
该表具有两个列族，分别是 personal 和 office;
其中列族 personal 拥有 name、city、phone 三个列，列族 office 拥有 tel、addres 两个列。
List<Long> list = new ArrayList<>(); list.add(1554975573000L); TimestampsFilter timestampsFilter = new TimestampsFilter(list); scan.setFilter(timestampsFilter);
Column Family 数量多，会影响数据刷新。HBase 的数据刷新是在每个 Region 的基础上完成的。因此，如果一个 Column Family 携带大量导致刷新的数据，那么相邻的列族即使携带的数据量很小，也会被刷新。当存在许多 Column Family 时，刷新交互会导致一堆不必要的 IO。 此外，在表/区域级别的压缩操作也会在每个存储中发生。
Column Family 数量多，会影响查找效率。如：Column Family A 有 100 万行，Column Family B 有 10 亿行，那么 Column Family A 的数据可能会分布在很多很多区域（和 RegionServers）。 这会降低 Column Family A 的批量扫描效率。
Column Family 名尽量简短，最好是一个字符。Column Family 会在列限定符中被频繁使用，缩短长度有利于节省空间并提升效率。
Row 设计
HBase 中的 Row 按 Row Key 的字典顺序排序。
不要将 Row Key 设计为单调递增的，例如：递增的整数或时间戳
问题：因为 Hbase 的 Row Key 是就近存储的，这样会导致一段时间内大部分写入集中在某一个 Region 上，即所谓热点问题。
Connection Pooling For applications which require high-end multithreaded access (e.g., web-servers or application servers that may serve many application threads in a single JVM), you can pre-create a Connection, as shown in the following example:
对于高并发多线程访问的应用程序（例如，在单个 JVM 中存在的为多个线程服务的 Web 服务器或应用程序服务器）， 您只需要预先创建一个 Connection。例子如下：
// Create a connection to the cluster. Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename))) { // use table as needed, the table returned is lightweight }
A clusterconnection encapsulating lower level individual connections to actual servers and a connectionto zookeeper. Connections are instantiated through the ConnectionFactory class. The lifecycle of the connectionis managed by the caller, who has toclose() the connection torelease the resources.
// 写入单行 put voidput(Put put)throws IOException; // 批量写入 put voidput(List<Put> puts)throws IOException;
Put 类提供了多种构造器方法用来初始化实例。
Put 类还提供了一系列有用的方法：
多个 add 方法：用于添加指定的列数据。
has 方法：用于检查是否存在特定的单元格，而不需要遍历整个集合
getFamilyMap 方法：可以遍历 Put 实例中每一个可用的 KeyValue 实例
getRow 方法：用于获取 rowkey Put.heapSize() 可以计算当前 Put 实例所需的堆大小，既包含其中的数据，也包含内部数据结构所需的空间
KeyValue 类
特定单元格的数据以及坐标，坐标包括行键、列族名、列限定符以及时间戳 KeyValue(byte[] row, int roffset, int rlength, byte[] family, int foffoset, int flength, byte[] qualifier, int qoffset, int qlength, long timestamp, Type type, byte[] value, int voffset, int vlength) 每一个字节数组都有一个 offset 参数和一个 length 参数，允许用户提交一个已经存在的字节数组进行字节级别操作。 行目前来说指的是行键，即 Put 构造器里的 row 参数。
客户端的写缓冲区
每一个 put 操作实际上都是一个 RPC 操作，它将客户端数据传送到服务器然后返回。
HBase 的 API 配备了一个客户端的写缓冲区，缓冲区负责收集 put 操作，然后调用 RPC 操作一次性将 put 送往服务器。
数据存储容量的问题。RAID 使用了 N 块磁盘构成一个存储阵列，如果使用 RAID 5，数据就可以存储在 N-1 块磁盘上，这样将存储空间扩大了 N-1 倍。
数据读写速度的问题。RAID 根据可以使用的磁盘数量，将待写入的数据分成多片，并发同时向多块磁盘进行写入，显然写入的速度可以得到明显提高；同理，读取速度也可以得到明显提高。不过，需要注意的是，由于传统机械磁盘的访问延迟主要来自于寻址时间，数据真正进行读写的时间可能只占据整个数据访问时间的一小部分，所以数据分片后对 N 块磁盘进行并发读写操作并不能将访问速度提高 N 倍。
LSM 树可以看作是一个 N 阶合并树。数据写操作（包括插入、修改、删除）都在内存中进行，并且都会创建一个新记录（修改会记录新的数据值，而删除会记录一个删除标志）。这些数据在内存中仍然还是一棵排序树，当数据量超过设定的内存阈值后，会将这棵排序树和磁盘上最新的排序树合并。当这棵排序树的数据量也超过设定阈值后，会和磁盘上下一级的排序树合并。合并过程中，会用最新更新的数据覆盖旧的数据（或者记录为不同版本）。
算法：算法就是要从模型的假设空间中寻找一个最优的函数，使得样本空间的输入 X 经过该函数的映射得到的 f(X)，和真实的 Y 值之间的距离最小。这个最优的函数通常没办法直接计算得到，即没有解析解，需要用数值计算的方法不断迭代求解。因此如何寻找到 f 函数的全局最优解，以及使寻找过程尽量高效，就构成了机器学习的算法。
