这边文章先将可能的需求分析一下，设计出HBase表，下一步再开始编写客户端代码。
TwiBase系统
1、背景
为了加深HBase基本概念的学习，参考HBase实战这本书实际动手做了这个例子。
2、需求
这是一个用户推特系统，用户登陆到系统，需要维护用户的基本信息，然后用户可以发帖和其他用户进行互动。用户之间可以相互关注，用户可以浏览关注用户的推文等等。
这是一个比较简单的推特系统，不考虑用户之间的私信，用户评论推特等功能。
3、概要设计
3.1表设计
首先需要设计三个表：用户表，推特表以及用户之间的关系表。
（1）用户表
用户表至少包含唯一的用户名，用户昵称，用户邮箱以及用户发帖数量，用一个列族存储。
创建用户表的语句是：
create'users', 'info'
其中用户名用作rowkey，这样能够快速根据用户登陆ID查找到用户所有基本信息。
（2）推特表
推特表存储用户的发帖，至少包括用户名，发帖时间，以及发帖内容，用一个列族存储。
创建推特表的语句是：
create'twits', 'twits'
为了能够快速查找到指定用户的所有推文（登陆个人推特时显示），需要将同一个用户的所有推文都存储在一块，所以考虑将用户ID作为行键的第一部分，另外希望每个用户的推文按照时间有序，所以将时间戳作为行键的第二部分，但是这里有个问题，用户名是变长的，怎么知道行键中前面到哪儿是用户名呢，这个时候可以对用户名做MD5散列，将变长的用户名变为定长的散列值。
另外你希望用户显示自己的推文的时候按照时间顺序倒序排列，即读出来的推文时间新的排在前面，那么就需要利用一个小技巧，不存储真正的时间戳，而是存储倒序时间戳=Long.MAXVALUE -时间戳。所以表设计是这样的：
rowKey:MD5(用户A)+倒序时间戳#time:发帖时间，content:内容
（3）关系表
现在只有用户和推文功能，这明显不够，我们希望能够阅读其他人的推文，这就希望用户能够关注一些其他的用户。
具体我们需要存储哪些关系呢？
1用户A登陆，需要查看自己关注了谁，以及显示其关注的用户的推文，所以要存储用户A关注了谁？
2用户A登陆，想要查看自己的粉丝，所以需要存储谁关注了用户A？
3用户A登陆，访问用户B的推特，那么需要知道用户A有没有关注用户B？
一开始你可能会想这样设计表：
rowKey:用户A#1:用户B，2:用户C，3:用户D
rowKey:用户B#1:用户H，2:用户C
这样可以很轻松回答问题1和问题3.
但是问题2似乎很难回答，除非扫描整个表，以及每一行的所有列，否则找不出所有关注某个用户的人。
这个表设计还有一个大问题，就是当用户A关注用户B的时候，需要在用户A这一行加一列，但是我不知道现在加到哪一列了，即put数据的时候无法指定qualifier，你可能想到在每一行增加一列计数器来解决这个问题，即counter：x，但是不幸的是，HBase不支持事务操作，一旦多个客户端同时关注两个不同的用户，它们都需要取得计数器，然后插入新的一列，两个客户端很可能读到同一个计数器值，这样一个客户端的写入就会被另一个给覆盖，所以必须去掉计数器，可以用下面方式解决：
这样设计表：
rowKey:用户A#用户B:1，用户C:2，用户D:3
rowKey:用户B#用户H:1，用户C:2
到目前为止的设计还是没有高效的办法回答问题2.
上面两种设计都是“宽表”的形式，现在可以考虑使用“高表”的形式。
rowKey:用户A+分隔符+用户B#1:用户B昵称
即行键存储用户A关注用户B，我们将用户B的昵称放入qualifier可以节省再去用户表找用户B的昵称的时间，这是一种反规范化（de-nomalize）处理。
这样很容易就能想到这样一个设计：
rowKey:用户A+分隔符+关注+分隔符+用户B#1:用户B昵称
rowKey:用户A+分隔符+关注+分隔符+用户C#1:用户C昵称
rowKey:用户A+分隔符+被关注+分隔符+用户D#1:用户D昵称
rowKey:用户A+分隔符+被关注+分隔符+用户H#1:用户H昵称
这样很容易就可以回答上面三个问题，分别是用户A关注了谁？用户A关注了用户B？谁关注了用户A。不过要注意，当查找用户A的粉丝列表时，往往不想把用户A关注了谁这些集合也返回给客户端，这个时候可以通过为扫描设置起始和停止键来做到。
这里需要再次优化，即使用MD5对用户名进行处理，得到定长的散列值，这样做有几个好处：
1 可以抛弃掉分隔符,为扫描操作计算起始和停止键更加容易。
2 行键长度统一，可以帮助你很好地预测读写性能。
3 MD5有助于数据更加均匀地分布在region上。
所以关系表设计再次修改为这样：
rowKey:MD5(用户A)+关注+MD5(用户B)#1:用户B的昵称
rowKey:MD5(用户A)+关注+MD5(用户C)#1:用户C的昵称
rowKey:MD5(用户A)+被关注+MD5(用户D)#1:用户D的昵称
rowKey:MD5(用户A)+被关注+MD5(用户H)#1:用户H的昵称
但是这样还不是最优的，之前已经说过了，当查找用户A的粉丝列表时，往往不想把用户A关注了谁这些集合也返回给客户端，虽然可以通过为扫描设置起始和停止键来做到，但是在region
server上面仍然要将这些不关心的数据从硬盘上读出来，才会经过扫描过滤。
所以考虑将被关注和关注两种类型分开，分别建立一个表，这下最终的表设计就这样了：
关注表：
rowKey:MD5(用户A)+MD5(用户B)#1:用户B的昵称
rowKey:MD5(用户A)+MD5(用户C)#1:用户C的昵称
被关注表：
rowKey:MD5(用户A)+MD5(用户D)#1:用户D的昵称
rowKey:MD5(用户A)+MD5(用户H)#1:用户H的昵称
创建关系表的命令是：
create'follows', 'f'
create'followedBy', 'f'
（4）推贴流表
进一步优化 ---反规范化处理！
设计HBase表的一个关键概念叫做反规范化。
截止目前为止，我们已经维护了单个用户的关注用户列表，当用户登陆账户的时候，希望看到他关注的所有人的推特，你的应用会提取关注用户列表，然后到推特表中获取每一个被关注用户的推特，然后集合这些推特按照时间排序显示出来。
随着系统用户数量增长，用户关注的用户的数量增长，这个过程会花费很长的时间。
此外，如果一个用户被许多人关注，那么当他的所有粉丝登陆的时候，他的推特都会被访问，他的推特都是物理上存放在一起的，所以托管这个受欢迎的人的推特的region将会不断回应请求，这样就制造了一个读热点。
解决这个问题的办法就是为每一个用户维护一个推特流，一旦某一个人写了推特，就将这个内容写入到关注他的人的推特流里面。这就是反规范化。
概念介绍：规范化和反规范化
规范化是关系型数据库里面的概念，每种重复信息都会放进一个自己的表，这样有两个好处：当发生更新和删除的时候，不用担心更新指定的数据的所有副本；通过保存单一副本，而不是多个副本，减少了占用的存储空间。需要查询时，使用SQL语句里面的join子句就可以轻易连接这些数据。
反规范化是一个相反的概念，数据是重复的，存储在多个地方，因为你不需要开销很大的join操作，这时候查询数据更加容易和快速。
规范化为写操作进行了优化，在读取数据时付出了连接数据的开销。
反规范化为读操作进行了优化，在写入时付出写多个副本的开销。
所以，为了为每个用户维护一个推特流，我们建立一张新表（不打算为users表增加一个列族，因为users表的行键不是为了这个目的而优化的）。
推特流表创建的命令是：
create'twitsStream', 'info'
推特流表设计是这样的：
rowKey:MD5(用户A)+倒序时间戳#1:用户B的昵称，2:推贴内容
rowKey:MD5(用户A)+倒序时间戳#1:用户D的昵称，2:推贴内容
rowKey:MD5(用户A)+倒序时间戳#1:用户H的昵称，2:推贴内容
（未完待续。。。）
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作为兴趣点，目前本人正在研究HBase和Hadoop