HBase基础
pinpoint底层使用HBase存储数据，所以有必要看一下HBase的相关知识。Apache HBase是基于Hadoop构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。
HBase常被用来存放一些结构简单，但数据量非常大的数据(通常在TB级别以上)，如历史订单记录，日志数据，监控Metris数据等等，HBase提供了简单的基于Key值的快速查询能力。
HBase 中的表特点
1、大：一个表可以有上十亿行，上百万列
2、面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。
3、稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
4、无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一 张表中不同的行可以有截然不同的列
HBase中的表长这样：
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HBase的表结构个人感觉介于关系型数据库和纯nosql数据库如mongo之间。行和列都有，但是列之上有列族。
几个关键概念：
列族：
每一个列，都必须归属于一个列族，这个归属关系是在写数据时指定的，而不是建表时预先定义。列族将表进行了纵向分割。
TimeStamp的概念
TimeStamp对Hbase来说至关重要，因为它是实现Hbase多版本的关键。在Hbase中使用不同的timestame来标识相同rowkey行对应的不通版本的数据。
HBase 中通过 rowkey 和 columns 确定的为一个存储单元称为 cell。每个 cell 都保存着同一份 数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64 位整型。时间戳可以由 hbase(在数据写入时
自动)赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由 客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。 每个 cell 中，不同版本的数据按照时间
倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase 提供了两种数据版 本回收方式：
保存数据的最后 n 个版本
保存最近一段时间内的版本（设置数据的生命周期 TTL）。
用户可以针对每个列簇进行设置。
Rowkey的概念
Rowkey的概念和mysql中的主键是完全一样的，Hbase使用Rowkey来唯一的区分某一行的数据。
由于Hbase只支持3中查询方式：
1、基于Rowkey的单行查询
2、基于Rowkey的范围扫描
3、全表扫描
因此，Rowkey对Hbase的性能影响非常大，Rowkey的设计就显得尤为的重要。设计的时候要兼顾基于Rowkey的单行查询也要键入Rowkey的范围扫描。具体Rowkey要如何设计后续会整理相关的文章做进一步的描述。这里大家只要有一个概念就是Rowkey的设计极为重要。
rowkey 行键可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，最好是 16。在 HBase 内部，rowkey 保存为字节数组。HBase 会对表中的数据按照 rowkey 排序 (字典顺序)
注意：
1、字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。
2、行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。
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