AdMaster 如何驾驭百亿级Key实时Redis 集群 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2016/09/716.htm
数据初始化之前，我们先利用【hbase将日志的id聚合去重】，划定TTL的范围，一般是1个月，这样可以砍掉近1个月未出现的id。另外在Redis中设置过期时间是1个月，当有访问并命中时，对key进行续命，延长过期时间，未在1个月出现的自然淘汰。这样可以针对稳定cookie或id有效，实际证明，续命的方法对idfa和imei比较实用，长期积累可达到非常理想的命中。
hive为什么与hbase整合_百度知道
http://zhidao.baidu.com/link?url=b3OSH9P7s0Ax6SYIy8wzrgj6924RUblFqc7cICer35O6sR_nx60E3yd1QKHAHsfo2mj7_sPbcDVriYW7Wv-PUytCRk5UP1y7qiyud-eZDEC
hive的数据是无法更新的，除非去更改hdfs的原始文件，更改原始文件需要生成一个新的文件，十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析，无法实时查询。
而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询，弥补hive的不足，同时hbase的语法简直蛋疼，无法友好的进行数据的统计分析，但是hive可以。
所以hive和hbase整合后，数据更新，实时查询已经统计分析都可以。
十二、Hive整合HBase，操作HBase表
HBase是被设计用来做k-v查询的，但有时候，也会遇到基于HBase表的复杂统计，写MR很不方便。Hive考虑到了这点，提供了操作HBase表的接口。
关于Hive操作HBase表的原理，请参考我之前的博文：
http://lxw1234.com/archives/2015/04/101.htm
Hive over HBase和Hive over HDFS性能比较分析 – lxw的大数据田地
http://lxw1234.com/archives/2015/04/101.htm
二、Hive over HBase原理
Hive与HBase利用两者本身对外的API来实现整合，主要是靠HBaseStorageHandler进行通信，利用 HBaseStorageHandler，Hive可以获取到Hive表对应的HBase表名，列簇以及列，InputFormat和 OutputFormat类，创建和删除HBase表等。
Hive访问HBase中表数据，实质上是通过MapReduce读取HBase表数据，其实现是在MR中，使用HiveHBaseTableInputFormat完成对HBase表的切分，获取RecordReader对象来读取数据。
对HBase表的切分原则是一个Region切分成一个Split,即表中有多少个Regions,MR中就有多少个Map；
读取HBase表数据都是通过构建Scanner，对表进行全表扫描，如果有过滤条件，则转化为Filter。当过滤条件为rowkey时，则转化为对rowkey的过滤；
Scanner通过RPC调用RegionServer的next()来获取数据；
