使用HBase技术，设计一套电商系统的数据存储结构，并按分布式结构进行数据存取操作 未来研究方向和展望

设计电商系统的数据存储结构可以考虑以下几个方面：

1. 商品信息存储：可以使用HBase中的一张表来存储商品的基本信息，如商品名称、价格、描述、库存等。表结构可以按照商品ID作为RowKey，其他商品信息作为列族或列来存储。

2. 订单信息存储：可以使用HBase中的一张表来存储订单信息，如订单号、商品ID、购买数量、购买时间等。表结构可以按照订单号作为RowKey，其他订单信息作为列族或列来存储。

3. 用户信息存储：可以使用HBase中的一张表来存储用户信息，如用户名、密码、地址、电话等。表结构可以按照用户名作为RowKey，其他用户信息作为列族或列来存储。

按照分布式结构进行数据存取操作，可以考虑以下几个方面：

1. 数据的分片存储：HBase能够将一张大表分成多个Region，每个Region可以存储一部分数据。可以根据数据量大小、查询频率等因素来确定每个Region的大小和数量。

2. 数据的负载均衡：HBase集群中的RegionServer是负责读写Region的。为了保证整个集群的负载均衡，可以通过自动分配RegionServer来达到负载均衡的目的。

3. 查询性能优化：HBase支持使用RowKey来进行范围查询，可以根据实际情况来设计RowKey的格式。同时，可以使用过滤器来对查询结果进行过滤，减少数据传输和处理的时间。

未来研究方向和展望：

1. HBase在大数据领域的应用越来越广泛，未来可以研究如何通过HBase来支持更多的数据处理场景，如机器学习、人工智能等。

2. HBase的安全性和可靠性是使用者关注的重点，未来可以研究如何提高HBase的安全性和可靠性，以满足更多的需求。

3. HBase的性能优化是一个不断发展的领域，未来可以研究如何通过更好的算法、更优秀的硬件来提高HBase的性能。

4. HBase的应用场景越来越多样化，未来可以研究如何将HBase和其他技术集成起来，以满足更复杂的业务需求。