本篇内容介绍了“Hbase架构入门知识点有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Hbase结构图

Hbase本身包含三部分,Zookeeper,HMaster,HRegionServer

• Zookeeper: 1.保证任何时候只有一个活跃的Master 2.存储所有的Region的地址,知道哪个Region存储在哪台机器上 3.时刻监控RegionServer的状态,将RegionServer的上下线信息,RegionServer不直接向HMaster汇报，减轻HMaster的压力，通过Zookeeoer发送信息 4.存储Hbase的元数据结构(Schema),知道集群中有哪些Table,每个Table有哪些Column Family

• HMaster: 1.为所有的RegionServer分配Region 2.负责RegionServer的负载均衡 3.发现失效的RegionServer,重新分配上面的Region 4.HDFS的垃圾文件 5.处理Schema请求(表的创建,删除,修改,列族的增加等)

• HRegionServer:负责数据的读写操作,客户端直接和RegionServer交互

RegionServer介绍

• 一个RegionServer会有多个Region,

• 每个Region有多个Store

• 每个Store有多个StoreFile(HFile)

• 每个Store有一个Memstore

客户端通过发请求到RegionServer端，写入的时候会先写入WAL日志中，其次会将数据写入memstore内存，当数据达到一定大小后会flush成一个个的StoreFile(HFile)文件，当文件达到一定数量后，通过compaction的操作合并成更大文件，这样数据读取会更快。

1）HRegion：

（1）、简介：Table在行的方向上分隔为多个Region，Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的Region可以分在不同的RegionServer上面，但同一个Region是不会拆分到多个Server上面的。随着数据的增多，某个列族的达到一个阈值就会分成两个新的Region。结构：<表名，startRowkey，创建时间>，由目录表（-ROOT-，.META.）记录该Region的endRowkey （2）、Store：

（1）简介：每一个Region由一个或则多个Store组成，至少是一个Store，HBase会把访问的数据存放在Store中，即每一个列族建一个Store，如果有多个ColumnFamily，就多多个Store，一个Store由一个MemStore和0或则多个StoreFile组成。HBase通过Store的大小判断是否需要切分Region。

（2）MemStore：它是放在内存中的，保存修改的数据，即key/values。当MemStore的大小达到一定的阈值的时候（默认128M），MemStore会被Flush到文件，即生成一个快照StoreFile，Flush过程由一个线程完成。

（3）StoreFile：StoreFile底层是HFile，HFile是Hadoop的二进制格式文件，

（2）HLog：WAL文件，用来灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦RegionServer宕机，就从HLog中进行恢复，HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File记录了写入数据的归属信息，除了Table和Region名字外，还同时包括了Sequence Number和TimeStamp，Sequence File的value是HBase的key/value对象，即对应的HFile中的key/value。

Hbase 中的 Compaction

其实Compaction操作属于资源密集型操作特别是IO密集型，这点后面也会提及到，Compaction本质上其实就是牺牲了部分IO，以换取相对稳定的读取性能。 compaction的核心作用是：通过合并大量小文件为一个大文件来减少hfile的总数量，进而保证读延迟的稳定。

HBase Compaction分为两种：Minor Compaction 与 Major Compaction，通常我们简称为小合并、大合并

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