Apache HBase MLlib并不是一个真实存在的项目或库。实际上，MLlib是Apache Spark中的一个机器学习库。因此，关于HBase的评估指标实际上应该是指Apache HBase的性能评估指标。以下是一些关键的HBase性能评估指标：
HBase性能评估指标
- 吞吐量：衡量系统在单位时间内能处理的数据量。
- 延迟：数据从发送到接收所需的时间。
- 并发数：系统能够同时处理的请求数量。
- 资源利用率：包括CPU、内存、磁盘和网络带宽的使用情况。
- 数据一致性：数据在多个副本之间的一致性程度。
HBase性能优化建议
- 数据模型设计优化：合理设计表的列簇、列族和列的结构，避免过多的列族和冗余的数据。
- 预分区和预分割表：提前将表进行分区，使得数据在不同的RegionServer上均匀分布，避免热点数据和数据倾斜。
- 批量写入和批量读取：通过使用HBase的批量写入接口，将多个写入操作合并为一个批量写入操作，减少网络传输和写入开销。
通过上述指标和建议，可以全面评估和优化HBase的性能。