你的題目和描述不一致，你的描述是在說ID-Mapping的問題嗎，這和HBase行鍵設計是兩個領(lǐng)域的問題。先說第一個問題HBase行鍵設計。

　　避免熱點的Rowkey設計

　　加鹽(隨機前綴，hash取模等+原始rowkey拼接， 取數(shù)據(jù)結(jié)合協(xié)處理器oprocessor器)

　　哈希 (rowkey計算md5，sha256等截取前幾位+原始rowkey拼接， 不利于scan，但是get能精確定位)

　　反轉(zhuǎn) (rowkey反轉(zhuǎn))

　　例子：

　　# 查詢某個賣家某段時間內(nèi)的交易記錄

　　rowkey = sellerId + timestamp + orderId

　　# 如果某個商家賣了很多商品，產(chǎn)生熱點，可以如下設計 Rowkey 實現(xiàn)快速搜索

　　rowkey = salt + sellerId + timestamp 其中，salt 是隨機數(shù)?？梢灾С秩缦聢鼍?， 查詢時需要實現(xiàn)一個HBase協(xié)處理器(`coprocessors`))，提供高效查詢

　　- 全表 Scan

　　- 按照 sellerId 查詢

　　- 按照 sellerId + timestamp 查詢

　　用戶多端設備打通，也就是ID-Mapping問題，這是一個大工程，要根據(jù)公司的產(chǎn)品和業(yè)務做不通的設計。這里說里面一中方式 Spark GraphX通過計算最大連通圖可以做這個事情。

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