环境：suse 8G内存，8核，12T磁盘
hbase master 占一台，其他7台作为hbase的region server
注意：此处不讨论hadoop
情景：
我们有7亿的数据，需要做查询操作，需要从1.7亿的表中查找一个字段，并写入到7亿数据的表中。
这里为了描述方便，将7亿数据的表称为：A表，1.7亿数据的表称为B表。
在初期，我们采用的逻辑是：将A表中的数据读取一行，根据其中的某个字段去组织一个GET，然后
立刻提交，从B表取得要查询的字段的值，组织成一个PUT，并提交到A表。
那么这么做的话，完全发挥不出hbase的效率，因为每个get之间它的key不一定连续，或者说是在同一范围
而hbase的服务端会根据每个请求去加载数据到内存，由于请求的块分散，那么数据在内存中的替换过多的频繁。
很有可能和直接读取磁盘数据差不多。
并且采用这种逻辑去处理数据，需要花费时间太多。差不多是10W行读写数据需要40分钟。这对于A表的更新操作
完全是不能接受的。
之后，通过读数据的读取操作进行封装，组织成一个ArrayList<Get> 当到一定程度的时候采取提交。这里还有一个情况就是
有些数据查询不到，那么需要去连接数据库去申请一个自动分配的值，并立刻提交，因为后面可能有请求这个数据。
这就需要分开处理。
在组织GET 列表的时候需要先查询，注意，不要采用table.get去取一个cell的值并判断是否为null来处理。
而是用table.exist(get) 去查询，这是在server-side跑的，效率要高很多。
对于查询不到的值立刻申请值并写入A表。
对于查询的到的，那么就可前面说的组织get 加入到GET列表中，到一定程度再去一次提交，在取到值之后，
在根据将循环数据的记录，将这些组织成put，数量和GET列表一样，不要去具体指定，在循环一次后直接table.put
其他参数修改方面，写的都很多，这里就不提了。
处理速度（取至其中一台服务器中跑的任务）：
2011-12-30 17:10:03 Start Write Lines:1700000
2011-12-30 17:14:10 Writed Lines:1700000
2011-12-30 17:14:11 Start Write Lines:1800000
2011-12-30 17:18:21 Writed Lines:1800000
2011-12-30 17:18:22 Start Write Lines:1900000
2011-12-30 17:22:29 Writed Lines:1900000
2011-12-30 17:22:29 Start Write Lines:2000000
2011-12-30 17:26:37 Writed Lines:2000000
2011-12-30 17:26:37 Start Write Lines:2100000
大约是查询，写入速度是4分钟处理10W行数据。
也就是4000/s的速率，较之前的处理方式提升了一个量级
PS:欢迎搞hadoop,hbase的朋友联系我，相互交流
参考http://www.cnblogs.com/chenjingjing/archive/2010/01/26/1656895.html