三大原则：rowkey长度原则、rowkey散列原则、rowkey唯一原则。 如何设计：1）生成随机数、hash、散列值；2）字符串反转；3）字符串拼接。
宕机分为HMaster宕机和HRegionServer宕机。 （1）HRegionServer宕机：HMaster会将其所保管的region重新分配到其他活动的Region Server上，由于数据和日志都持久存储在HDFS上，该操作系统不会导致数据丢失，所以数据的一致性和安全性是有保证的。 （2）HMaster宕机：HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。即Zookeeper会保证总会有一个HMaster在对外提供服务。
共同点： HBase和Hive均是架构在Hadoop中的，都是用Hadoop作为底层存储。 区别： （1）Hive是建立在Hadoop上为了减少MapReduce Job编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。 （2）Hive本身不存储和计算数据，他完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。且Hive是借用Hadoop的MapReduce来完成一些Hive命令执行。 （3）HBase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。 （4）Hive需要用到HDFS存储文件，需要用到MR计算框架。
HMaster：（1）管理用户对表的增删改查操作；（2）记录Region在哪台RegionServer上；（3）在Region切分后，负责新Region的分配；（4）监控每个RegionServer的状态，负载均衡以及故障转移。 **HRegionServer：**主要进行DML操作，是Region的管理者，对数据可以进行增删改查，对Region进行切分或者合并。
HBase有多个RegionServer，每个RS中又有多个Region，一个Region又分为多个Stroe，每个Store对应着表中的一个列族，在HDFS上则对应着一个目录/文件夹，如果列族中没有数据，那这个文件夹为空。 如果是要经常搜索一整条数据，列族越少越好，如果只有一部分数据经常被搜索，那么就将经常搜索的建立一个列族，其他不常搜索的建立一个列族，这样检索较快。
（1）Name Space 命名空间，类似于关系型数据库的DataBase概念，每个命名空间下有多个表，HBase自带两个命名空间，hbase和default，hbase中存放的是hbase内置的表，default表示用户默认使用的命名空间。 （2）Region 类似于关系型数据库中表的概念，HBase中表在行的方向上会被切分为多个HRegion，它是按照大小切割的。在定义时只需要声明列族就可以，不需要声明具体的列。 （3）ROW 每一行数据都由一个RowKey和多个Column组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据ROWKEY进行检索。 （4）Column HBase中的每个列都由CF（列族）和Column Qualifier（列限定符）进行限定，例如info：name，info：age。建表时，无需先设定列限定符，只需指明列族。 （5）Time Stamp 用于标识数据的不同版本，每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会自动为其加上该字段，其值为写入HBase的时间。 （6）Cell 由{RK，CF，列限定符，时间戳}唯一确定的单元，Cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式储存。
