什么是热点现象？
当大量请求访问HBase集群的一个或少数几个节点，造成少数RegionServer的读写请求过多、负载过大，而其他RegionServer负载却很小，这样就造成热点现象。
热点现象有何影响？
大量访问会使热点Region所在的主机负载过大，引起性能下降，甚至导致Region不可用。所以我们在向HBase中插入数据的时候，应尽量均衡地把记录分散到不同的Region里去，平衡每个Region的压力。
如何避免热点现象？
在对HBase的读写过程中，如何避免热点现象呢？主要有以下几种方法：
Reversing
如果经初步设计出的RowKey在数据分布上不均匀，但RowKey尾部的数据却呈现出了良好的随机性，此时，可以考虑将RowKey的信息翻转，或者直接将尾部的bytes提前到RowKey的开头。Reversing可以有效的使RowKey随机分布，但是牺牲了RowKey的有序性。
缺点：利于Get操作，但不利于Scan操作，因为数据在原RowKey上的自然顺序已经被打乱。
Salting
Salting（加盐）的原理是在原RowKey的前面添加固定长度的随机数，也就是给RowKey分配一个随机前缀使它和之间的RowKey的开头不同。随机数能保障数据在所有Regions间的负载均衡。
缺点：因为添加的是随机数，基于原RowKey查询时无法知道随机数是什么，那样在查询的时候就需要去各个可能的Regions中查找，Salting对于读取是利空的。并且加盐这种方式增加了读写时的吞吐量。
Hashing
基于 RowKey 的完整或部分数据进行 Hash，而后将Hashing后的值完整替换或部分替换原RowKey的前缀部分。这里说的 hash 包含 MD5、sha1、sha256 或 sha512 等算法。
缺点：与 Reversing 类似，Hashing 也不利于 Scan，因为打乱了原RowKey的自然顺序。