时需要从hbase中一次读取大量的数据，同时对实时性有较高的要求。可以从两方面进行考虑：1、hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法，通过组装一个list gets即可实现；2、java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据。以上两种方法结合后，获取数据将会更加的高效。阅读到一篇文章，对这两个方法的结合使用给出了实例，并有详细的性能分析。特意转载过来，供以后的参考学习：
如何保证在十亿、百亿数据上面的查询效率？ 答：使用分布式搜索引擎
数据量过亿，无论是存储在关系型数据库还是非关系型数据库，使用非索引字段进行条件查询、模糊查询等复杂查询都是一件极其缓慢甚至是不可能完成的任务，数据库索引建立的是二级索引，大数据查询主要依靠搜索引擎。
根据Solr中国资料显示，在2400亿每条数据大概200字节的数据建立索引，搭建分布式搜索引擎，在50台机器进行搜索测试，其中有条件查询、模糊查询等，其中80%的搜索能够在毫秒内返回结果，剩下一部分能够在20秒内返回，还有5%左右的查询需要在50秒左右的时间完成查询请求，客户端查询请求的并发量为100个客户端。
MySQL单机随机读写能力测试
MySQL(InnoDB)
运行环境Window Server 2008 x64
存储引擎InnoDB
最大存储容量64T
列数39列
每条数据的大小Avg=507Byte
总数据量302,418,176条
占用的磁盘空间210G
插入效率总共耗时13个小时，每秒约6500条，随着数据量的增大，插入的效率影响不大
单条数据全表随机读取时间30ms
百条数据全表随机读取时间1,783ms;1,672ms
其他条件查询、Order By、模糊查询基本上是无法响应的
HBase基本说明与性能测试
HBase
数据库类型NoSql—列式数据库
运行所需要的环境Linux
是否可以搭建集群天然的分布式数据库，具有自动分片功能
可扩展性强，无缝支持水平拓展
插入与设置的参数关系很大，批量插入和单条插入差别大，单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度
更新
删除
查询只支持按照rowkey来查询或者全表扫描
范围查询不支持
模糊匹配不支持
时间范围查询不支持
分页查询可以做到
数据库安全性低
大数据量下的查询响应时间各个数据级别下的响应时间： (均为随机读取，不命中缓存)
1、3亿-------------------5ms(单行)
2、3亿-------------------124ms(30行)
大数据量下占用的磁盘空间各个数据级别下的磁盘占用空间（以出租车表为例，17个字段，一行200个字节）：
1、1亿-------------------18G（使用GZ压缩）
是否有良好的技术支持社区活跃，但是配置复杂，参数繁多，学习代价比较大
数据导入和导出有从RDBMS导入数据的工具Sqoop
热备份
异步复制
是否需要商业付费否
是否开源是
优点1、 支持高效稳定的大数据存储，上亿行、上百万列、上万个版本，对数据自动分片
2、 列式存储保证了高效的随机读写能力
3、 列数可以动态增长
4、 水平拓展十分容易
5、 拥有良好的生态系统，Sqoop用户数据的导入、Pig可以作为ETL工具，Hadoop作为分布式计算平台
缺点1、 学习复杂
2、 不支持范围查询、条件查询等查询操作
从上面的测试结果表中可以看出，MySQL单表插入速度为每秒6500条，HBase单台机器能够实现1w~3w之间的插入速度，这充分说明HBase插入数据的速度比MySQL高很多。在MySQL单机随机读写能力测试中，单条数据全表随机读取时间是指依据主键去MySQL单表取数据花费的时间；在HBase基本说明与性能测试中，大数据量下查询响应时间是指依照Rowkey到HBase取数据所花费的时间。30ms对5ms，这说明HBase取数据的速度之快也是MySQL望尘莫及的。
在进行上面的性能测试中，无论是从MySQL通过主键读取，还是从HBase通过Rowkey读取，读取的数据量都不大，不超过1000条。当需要一次性读取万级数据时，需要通过设计优化的代码来保证读取速度。
在实现过程中，发现当批量Get的数据量达到一定程度时（如10W），向HBase请求数据会从innerGet发生EOFExeption异常。这里附加上一段从HBase依照多Rowkey获取数据的代码，它采用了性能高的批量Get。在这里，我将这种大批量请求化为每1000个Get的请求，并且采用多线程方式，经过验证，这种方法的效率还是蛮高的。
public Datas getDatasFromHbase(final List rowKeys,
final List filterColumn, boolean isContiansRowkeys,
boolean isContainsList)
{
if (rowKeys == null || rowKeys.size() <= 0)
{
return Datas.getEmptyDatas();
}
final int maxRowKeySize = 1000;
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
int loopSize = rowKeys.size() % maxRowKeySize == 0 ? rowKeys.size()
/ maxRowKeySize : rowKeys.size() / maxRowKeySize + 1;
ArrayList>> results = new ArrayList>>();
for (int loop = 0; loop < loopSize; loop++)
{
int end = (loop + 1) * maxRowKeySize > rowKeys.size() ? rowKeys
.size() : (loop + 1) * maxRowKeySize;
List partRowKeys = rowKeys.subList(loop * maxRowKeySize,
end);
HbaseDataGetter hbaseDataGetter = new HbaseDataGetter(partRowKeys,
filterColumn, isContiansRowkeys, isContainsList);
Future> result = pool.submit(hbaseDataGetter);
results.add(result);
}
Datas datas = new Datas();
List dataQueue = new ArrayList();
try
{
for (Future> result : results)
{
List rd = result.get();
dataQueue.addAll(rd);
}
datas.setDatas(dataQueue);
}
catch (InterruptedException | ExecutionException e)
{
e.printStackTrace();
}
finally
{
pool.shutdown();
}
return datas;
}
class HbaseDataGetter implements Callable>
{
private List rowKeys;
private List filterColumn;
private boolean isContiansRowkeys;
private boolean isContainsList;
public HbaseDataGetter(List rowKeys, List filterColumn,
boolean isContiansRowkeys, boolean isContainsList)
{
this.rowKeys = rowKeys;
this.filterColumn = filterColumn;
this.isContiansRowkeys = isContiansRowkeys;
this.isContainsList = isContainsList;
}
@Override
public List call() throws Exception
{
Object[] objects = getDatasFromHbase(rowKeys, filterColumn);
List listData = new ArrayList();
for (Object object : objects)
{
Result r = (Result) object;
Data data = assembleData(r, filterColumn, isContiansRowkeys,
isContainsList);
listData.add(data);
}
return listData;
}
}
private Object[] getDatasFromHbase(List rowKeys,
List filterColumn)
{
createTable(tableName);
Object[] objects = null;
HTableInterface hTableInterface = createTable(tableName);
List listGets = new ArrayList();
for (String rk : rowKeys)
{
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rk));
if (filterColumn != null)
{
for (String column : filterColumn)
{
get.addColumn(columnFamilyName.getBytes(),
column.getBytes());
}
}
listGets.add(get);
}
try
{
objects = hTableInterface.get(listGets);
}
catch (IOException e1)
{
e1.printStackTrace();
}
finally
{
try
{
listGets.clear();
hTableInterface.close();
}
catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
return objects;
}
private HTableInterface createTable(String tableName)
{
HTableInterface hTableInterface = null;
try
{
hTableInterface = getHConnection().getTable(tableName.getBytes());
}
catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
return hTableInterface;
}
不得不提的是：在实现过程中，我曾将这种大批量请求化为每4000个Get的多线程请求方式，我们的HBase版本为0.94，这样在一次性请求200000条数据时，HBase直接挂机，client抛出EOFException异常，【processBatchCallback(HConnectionManager.java:1708)，processBatch(HConnectionManager.java:1560)，(HTable.java:779)】，查看并发连接数与每1000个Get请求一样保持为10个左右，没有异常。查阅相关资料后，我们怀疑，这是由于HTable的非线程安全特性导致的，但经过多时纠缠，最终也没得到可靠结论。后来确定这是由于HBase0.94版自身的问题，在使用0.96版后，此问题便不再出现了。而且我们发现0.94版HBase并不稳定，经常有挂掉情况出现。0.96版HBase要好得多。
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