请阐述在百亿数据存入HBase时，如何确保数据的正确存储以及如何在规定时间内完成全部数据的录入？

解答思路：

对于百亿数据的存储，HBase是一个分布式、可扩展的大数据存储系统，能够很好地满足需求。但是如何保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕，需要从多个方面考虑。

1. 数据分片与负载均衡：首先需要将大数据进行分片处理，分布到多个HBase节点上进行存储，以保证数据的存储效率和负载均衡。这样可以避免单点压力过大，提高数据存储的速度。
2. 数据校验：对于数据的正确性，可以采用一些数据校验的方法，如CRC校验等，在数据写入HBase前进行校验，确保数据的完整性。同时，可以利用HBase的row-level和column-level的访问控制机制，保证数据的安全性。
3. 并行处理：为了在规定的时间内完成所有数据的录入，可以使用并行处理的方式。通过多线程或者分布式计算框架（如Hadoop），将数据并行地写入HBase，提高写入速度。
4. 性能监控与优化：在数据录入过程中，需要实时监控系统的性能，包括CPU、内存、网络等资源的使用情况，以及HBase的写入速度等。一旦发现性能瓶颈，及时进行优化，如增加节点、优化网络等。
5. 数据压缩与编码：为了进一步提高存储效率和写入速度，可以采用数据压缩和编码技术，减少数据的存储空间和网络传输时间。

最优回答：

对于百亿数据存入HBase，保证数据的存储正确和在规定的时间里全部录入完毕，我们可以采取以下策略：

首先进行数据分片与负载均衡，确保数据分布的均匀性和存储效率；其次进行数据校验，保证数据的完整性；然后采用并行处理的方式，提高数据写入的速度；同时，进行性能监控与优化，及时发现并解决问题；最后，采用数据压缩与编码技术，进一步提高存储效率和写入速度。