在 HBase 中，Timestamp 是用于标识数据行的版本号。为了确保大规模时间戳顺序，可以采取以下几种方法：
使用递增的时间戳：HBase 默认使用时间戳作为行键的一部分，以确保数据的有序性。递增的时间戳可以确保新插入的数据行具有比旧数据行更大的时间戳，从而保持数据的顺序。
使用时间戳过滤器：在查询数据时，可以使用 HBase 的时间戳过滤器来限制返回的数据行的时间范围。这样可以避免扫描整个表，从而提高查询效率。
使用 Bloom 过滤器：Bloom 过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于检测一个元素是否在一个集合中。在 HBase 中，可以使用 Bloom 过滤器来优化对不存在的数据的查询，从而减少扫描的数据量。
使用分区和排序规则：HBase 支持对表进行分区，可以根据时间戳对数据进行排序。通过合理设置分区和排序规则，可以确保数据在存储和查询时的顺序。
使用骆驼命名法：在 HBase 表设计中，可以使用骆驼命名法为列族和列限定符赋予有意义且易于理解的名称。这样可以提高代码的可读性和可维护性，有助于确保数据的一致性和顺序。
使用事务支持：HBase 支持分布式事务，可以确保跨多个表和行的操作具有原子性。通过使用事务，可以确保数据的一致性和顺序。
监控和调优：定期监控 HBase 的性能指标，如吞吐量、延迟和磁盘使用率。根据监控结果，可以对 HBase 进行调优，以提高性能和确保数据的顺序。
总之，通过以上方法，可以在 HBase 中确保大规模时间戳顺序。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法来满足数据顺序的要求。