在HBase中进行数据统计时，避免误差是至关重要的。以下是一些关键的策略和技巧，可以帮助确保统计数据的准确性：
- 使用HBase自带的Count命令：HBase提供了count命令，可以在hbase交互界面使用，获取总行数。但是，这种方法效率较低，一般数据量在千万级别时，耗时6分钟以上，不建议使用。
- 利用HBase的协处理器(Coprocessor)：协处理器允许用户在服务器端执行聚合操作，通过将扫描操作分解为多个区域服务器上的请求，然后合并结果，从而提高查询效率。
- 合理设计表结构：合理设计表的列簇、列族和列的结构，选择合适的行键以均匀分布数据，避免热点和数据倾斜。
- 避免全表扫描：尽量避免全表扫描，使用HBase的索引或者过滤器来减少扫描的数据量。
- 使用批量操作：尽量使用批量操作来减少RPC调用次数，提高查询性能。
- 优化数据模型：根据实际情况优化数据模型，避免不必要的列族和列族之间的冗余数据。
- 调整HBase配置参数：根据实际情况调整HBase的配置参数，如增加RegionServer的数量、调整写缓冲区大小、调整写线程池大小等。
- 使用压缩和缓存：通过配置HBase表的压缩算法来减少数据存储空间和提高数据传输效率。同时，利用BlockCache来提高读取性能，将热点数据加载到内存中，减少磁盘IO操作。
- 预分区表：在创建HBase表时，可以根据数据的访问模式和数据分布情况预分区表，将数据均匀分布到不同的Region中，避免Region hot问题，提高数据访问性能。
通过上述方法，可以最大限度地减少数据统计中的误差，提高HBase数据统计的准确性。