当处理由连续事件得到的数据时，即时间上连续的数据。这些数据可能来自于某个传感器网络、证券交易或者一个监控系统。它们显著的特点就是rowkey中含有事件发生时间。带来的一个问题便是HBase对于row的不均衡分布，它们被存储在一个唯一的rowkey区间中，被称为region，区间的范围被称为Start Key和End Key。
对于单调递增的时间类型数据，很容易被散列到同一个Region中，这样它们会被存储在同一个服务器上，从而所有的访问和更新操作都会集中到这一台服务器上，从而在集群中形成一个hot spot，从而不能将集群的整体性能发挥出来。
要解决这个问题是非常容易的，只需要将所有的数据散列到全部的Region上即可。这是可以做到的，比如，在rowkey前面加上一个非线程序列，常常有如下选择：
Hash散列
您可以使用一个Hash前缀来保证所有的行被分发到多个Region服务器上。例如：
byte prefix =
(byte) (Long.hashCode(timestamp) % );
byte[] rowkey =
Bytes.add(Bytes.toBytes(prefix), Bytes.toBytes(timestamp);
这个公式可以产生足够的数字，将数据散列到所有的Region服务器上。当然，公式里假定了Region服务器的数目。如果您打算后期扩容您的集群，那么您可以把它先设置为集群的整数倍。生成的rowkey类似下面：
0myrowkey-1,
1myrowkey-2, 2myrowkey-3, 0myrowkey-4, 1myrowkey-5,
2myrowkey-6, …
当他们将按如下顺序被发送到各个Region服务器上去：
0myrowkey-1
0myrowkey-4
1myrowkey-2
1myrowkey-5
…
换句话说，对于0myrowkey-1和0myrowkey-4的更新操作会被发送到同一个region服务器上去（假定它们没有被散列到两个region上去），1myrowkey-2和1myrowkey-5会被发送到同一台服务器上。
这种方式的缺点是，rowkey的范围必须通过代码来控制，同时对数据的访问，可能要访问多台region服务器。当然，可以通过多个线程同时访问，来实现并行化的数据读取。这种类似于只有map的MapReduce任务，可以大大增加IO的性能。