HBase的一级索引就是rowkey，我们只能通过rowkey进行检索。如果我们相对hbase里面列族的列列进行一些组合查询，就需要采用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。 常见的二级索引方案有以下几种：
1.MapReduce方案
2.ITHBASE方案
3.IHBASE方案
4.Coprocessor方案
5.Solr+hbase方案
MapReduce方案IndexBuilder：利用MR的方式构建Index 优点：并发批量构建Index 缺点：不能实时构建Index
ITHBASE方案
优点：ITHBase(Indexed Transactional HBase)是HBase的一个事物型的带索引的扩展。
缺点：需要重构hbase，几年没有更新。 http://github.com/hbase-trx/hbase-transactional-tableindexed
IHBASE方案
优点：IHBase（Indexed HBase）是HBase的一个扩展，用干支持更快的扫描。
缺点：需要重构hbase。 原理：在Memstore满了以后刷磁盘时，IHBase会进行拦截请求,并为这个memstore的数据构建索引，索引另一个CF的方式存储在表内。scan的时候，IHBase会结合索引列中的标记，来加速scan。 http://github.com/ykulbak/ihbase
Coprocessor方案
HIndex–来自华为的HBase二级索引 http://github.com/Huawei-Hadoop/hindex
The solution is 100% Java, compatible with Apache HBase 0.94.8, and is open sourced under ASL.
Following capabilities are supported currently. 1.multiple indexes on table,
2.multi column index,
3.index based on part of a column value, 4.equals and range condition scans using index, and 5.bulk loading data to indexed table (Indexing done with bulk load).
Solr+hbase方案
Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器，它对并提供类似干Web-service的API接口。用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引；也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。 Solr是一个高性能，采用Java5开发，基干Lucene的全文搜索服务器。同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能节理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。
HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引，通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条件的rowkey值，拿到这些rowkey之后在HBASE中通过指定rowkey进行查询。
