HBase 3.0 是 Apache HBase 的下一个主要版本，它在现有的版本基础上进行了重要的改进和新特性的引入，目标是提高性能、可靠性和易用性。张铎在其关于 HBase 3.0 的讨论中提到了一些关键的特性更新，这些更新将有助于 HBase 应对大数据场景下的需求。接下来，我们将详细探讨这些特性以及它们可能带来的影响。
同步复制（双机房强同步）是 HBase 3.0 中的一个重要功能。这个特性能够确保在两个机房之间同步数据，从而提供更高级别的数据冗余和可用性。这意味着即使其中一个机房发生故障，业务系统仍然可以从另一个机房获取数据，保证业务连续性。张铎提到的参考阿里在 HBaseConAsia 2017 的 slides 可能是介绍这种同步复制技术的背景和实现细节，这在云计算环境下尤其重要，因为云服务通常采用分布式的架构来提供服务。
CCSMap（CompactConcurrentSkipListMap）是一个新的索引结构，它通过将索引置于 Chunk 中来减少对象数量，并且有助于减轻垃圾回收（GC）的负担。在大型数据存储系统中，内存管理是一个持续的挑战，尤其是当涉及大量的数据更新和读取操作时。通过优化内存结构，HBase 3.0 可以更有效地使用内存资源，并减少由于垃圾回收造成的性能影响。
在备份与恢复方面，HBase 3.0 引入了增量备份特性，该特性通过拷贝写前日志（WAL）来实现。备份是数据管理的一个重要方面，特别是在面对数据丢失风险时。通过支持增量备份，HBase 可以更高效地保存数据的备份状态，而不需要复制整个数据集，这有助于减少存储成本并提高备份操作的效率。
读路径重构是 HBase 3.0 中对性能改进的另一个方面。重构涉及在 StoreFileScanner 层级决定使用 seek 还是 skip 实现，以及使用pread还是streamread。这些决策和切换将有助于解决现有版本中可能出现的问题，并减少不必要的字节比较，从而提高数据读取的效率。
写路径重构采用了 Staged Event-Driven Architecture（SEDA），这种架构将数据写入过程分为几个阶段，包括写 WAL、更新 memstore 和完成 MVCC（多版本并发控制）。这种按阶段处理写操作的方法可以减少数据丢失的风险，并且由于操作更加分阶段化，它还能提供更好的资源管理和性能。
除了上述特性之外，HBase 3.0 还支持 C++客户端，这可以为希望利用 C++ 优势的开发者提供更高效的编程选项。另外，HBase 3.0 还引入了 HLC（Hybrid Logical Clocks），这对于分布式系统中的时间戳管理和数据一致性有重要意义。
最后提到的 Spark connector 是指 HBase 3.0 对 Apache Spark 的支持，这允许 HBase 更容易地与 Spark 这样的大数据处理框架集成，提供一个强大的数据处理平台，能够满足更复杂的数据处理和分析需求。
HBase 3.0 在同步复制、索引优化、备份恢复、读写路径重构以及支持新编程语言客户端和分布式时间管理方面均有所改进，旨在为云计算环境下的大数据处理提供更加健壮、高效和易于使用的服务。这些特性不仅提升了 HBase 的功能，也使得它在处理大规模数据时更加可靠和高效。张铎所描述的这些功能点，可能是他参加 HBaseConAsia 2017 后对于 HBase 发展趋势的归纳和总结，也是业界人士期待在 HBase 3.0 版本中能够看到的亮点。
