在大量客户端请求访问数据或者写入数据的时候，只有少数几个或者一个 RegionServer 做出响应，导致该服务器的负载过高，造成读写效率低下，而此时其他的服务器还是处于空闲的状态，就是所谓“旱的旱死，涝的涝死”。那么为什么会造成这种情况，主要的原因就是数据分布不均匀，可能是数据量分布不均匀，也可能是冷热数据分布不均匀。而糟糕的 RowKey 设计就是发生热点即数据倾斜的源头，所以这里会详细说说HBase如何处理热点数据问题。

广东省深圳市中级人民法院的二审维持一审原判，被告人易某犯非法获取计算机信息系统数据罪，判处有期徒刑一年，并处罚金人民币2万元;继续向易某追缴违法所得共计人民币23437.配置组合权限或角色->登录->检查是否符合权限对应的范围 　　10.

HBase 的参数很多，一般都是在使用和优化的过程中不断地调整的，这里只列举出比较重要和常用的几个HBase参数优化方案，大家可以参考一下。

事实上我们对与行业， 不必过分追求看清所有的细节及所有的内容， 能够梳理出一条较清晰的发展路线， 就足以给自身提供新的角度和高度用于应对时代的发展和变化。一个可以帮助你顺利成长，一个可以在危机时转移，并长期驻扎后能够成为第一职业，一个可以保障你的生存。

1. 协处理器coprocessor方案。 原理就是自定义协处理器，实现`双写`,就是写主表的时候，同时写索引表[这里这个索引表是根据业务对查询的需求建立的]。 比如我们要查询的主表是A, 里面有RowKey，还有一列ColumnA. 如果想对ColumnA这一列建立索引，就自定义一个协处理器(观察者模式),当我们写入A表中一条数据，比如 行键rowkey(123)，cloumnA列值：abc，这时协处理在索引表(自己建立，比如A_INDEX)中插入一条记录 行键为刚才列A的值abc，列值为主表的rowk