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假设某个公司的订单 10 年达到 100 个亿的数据，存在 hbase 里面
1.创建一张表，散列到 100 个分区，rowkey 是按照 userid 进行散列
2.创建 10 张表，每个表有 10 个分区，这 10 个表是按照订单的创建时间每年来划分的，rowkey 是按照 userid 进行散列
如果用方案 1，那么这张表会不会显得大，因为最近一年的订单访问会比较频繁，一年前的数据访问不那么频繁，有没有那种浪费的感觉
如果用方案 2，最近一年那个表会不会出现热点问题，可以把一年前的订单用机械磁盘存，最近一年用 ssd 存储，保证 99rt，且降低成本
目前存在的疑惑就是 方案 2 会不会出现热点问题，因为方案 1 的话，感觉会路由到不同的分区，会减少热点的概率
对 hbase 还不是太熟悉，求指教一下
1.创建一张表，散列到 100 个分区，rowkey 是按照 userid 进行散列
2.创建 10 张表，每个表有 10 个分区，这 10 个表是按照订单的创建时间每年来划分的，rowkey 是按照 userid 进行散列
如果用方案 1，那么这张表会不会显得大，因为最近一年的订单访问会比较频繁，一年前的数据访问不那么频繁，有没有那种浪费的感觉
如果用方案 2，最近一年那个表会不会出现热点问题，可以把一年前的订单用机械磁盘存，最近一年用 ssd 存储，保证 99rt，且降低成本
目前存在的疑惑就是 方案 2 会不会出现热点问题，因为方案 1 的话，感觉会路由到不同的分区，会减少热点的概率
对 hbase 还不是太熟悉，求指教一下
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