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（一）优化：

（1）hbase的数据在hbase中是按照行健，列限定符排序的，在行健的设计是，尽量让相同的数据放在一起，提高系统的数据加载速度。

（2）通过多表做缓存提高索引速度

（3）过滤器的使用：在reginserver端进行工作，减少了网络IO，但没有减少磁盘IO（已经优化不少了）

           实现：扩展FilterBase()抽象类   调用顺序：

           (1)boolean filterRowKey(byte[] buffer,int offset,int length) 

           (2)ReturnCode filterKeyValue(KeyValue v)   确定keyvlaue要转化的类型

           (3)void filterKey(LIst<KeyValue kvs>)    根据ReturnCode对KeyValue进行转化

           (4) boolean  filterRow()  如果返回true将过滤掉当前的行                                                           

           (5)boolean filterAllRemaining()  如果已经找到预期的结果则接下去的就不解析了

（4）预装过滤器

  (4-1)RowFilter

    Filter filter=new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new RegexStringCOmparator(".*foo'))

  (4-2)前缀过滤器

String prefix="a";
Scan scan=new Scan(prefix.getBytes());
Scan.setFIlter(new ProfixFIlter(refix.getBytes()))

  (4-3)限定符过滤器

FIlter filter=new QualifierFIlter(CompareFIlter.ComparaOp.LESS_OR_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("colqual20'))

  (4-4)值过滤器

FIlter filter=new ValueFIlter(CompareFIlter.ComparaOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("foo'))

（4-5）时间戳过滤器

List<long> time=new ArrayList();
time.add(100L);
time.add(200L);
Filter filter=new TimestampsFilter(time);

（二）hbase表设计

（1） creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',BLOCKSIZE=>'65536'}   将表的存储快的大小设置为65536  64KB

（2）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',BLOCKCACHE=>‘false’} 将标的缓存关闭
（3）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',IN_MEMORY='true'} 激进缓存   在缓存块中拥有较高的有限级

（4）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',BLOOMTILTER=>‘ROWCOL’} 不隆过滤器，对列族进行反向测试（测试数据快中是否有要的数据）

（5）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',TTL=>'18000'} 生存时间  早于这时间的数据就会咋下一次大合并的时候删除  （以秒为单位的）

（6）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',COMPRESSION=>'SNAPPY'} 设置对表进行压缩（hfile）   压缩方法：lzo,snappy,gzip。要所的数据是存放在硬盘上的

（7）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',VERSION=>'1'} 设置hbase要维护几个和时间版本的数据  1表示维护一个版本

（8）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',VERSION=>'1',TTL=>'18000'}  可以同时设置多个属性  不限与这两个

（9）creat  'xxxx',{NAME=>'XXXX',VERSION=>'5' MIN_VERSION=>"1"}  如果在列族上设置了TTL，如果当前的数据都遭遇TTL的时间，那么至少有min_verison的最新数据会倍保留