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传统的关系型数据库无法存放海量数据，因此HBase诞生，解决海量数据存取难题。当然除了HBase，还有很多其他类型的数据库解决不同的问题。HBase的诞生参考了谷歌的这两篇论文，值得阅读：
HBase应用逻辑的基本概念有：
- 表：表有表名，其含有多个row
- row：由row key和多个column组成。行级别的数据是原子性的。
- column：储存任意二进制数据。column可以达到上百万个。数据可以有多个版本，每个版本的数据存在cell中。版本可以设置删除策略，支持数量、过期时间策略。
- column family：由多个column组成。column family只能有几十个。
HBase支持的操作有：对数据的CRUD、scan、CAS、计数器、coprocessor，还有建表、删表、增加列族、修改列族、删除列族。
- CURD：用row key去增删改查
- scan：指定row key的范围，批量取数据
- CAS：为确保一致性而提供的操作，check and set，确认版本没变过的情况下写入数据
- 计数器：支持原子性的计数器操作
- coprocessor：协处理器，客户端提交代码在服务端运行，更快的处理数据
HBase运维层面的基本概念有：
- master节点：负责协调region在各个节点中的分布，并将信息储存在zookeeper中，一个集群内可以起多个master节点，但同一时间只能有一个master掌握实权，其余都是替补。
- region server：负责处理针对region的请求。一个region server内可以包含多个region。通常10~1000个region性能最优。客户端直接与region server相连，请求直接发给它。
- region：最小负载单元，每个region包含表名、首行key、末行key。也就是说每个region负责一张表的一部分内容。如果region中数据量过多，则会进行自动拆分，分成两个region，然后迁移到别的节点。
- HFile：包含多个块，每个块中储存某个column数据的一部分。文件末尾是块的索引。服务启动时将块索引加载到内存中。HFile储存在HDFS中。
架构参考了LSM树（log-structured sort-and-merge-map）。在HBase中，写入的数据先写到write-ahead log，然后放在内存memstore中，等到内存占用达到阈值，做flush，将memstore中的内容写到HDFS成为HFile。当HFile数量较多时，做compation操作，将小文件合并成大文件。这种架构也被ElasticSearch、Cassandra、InfluxDB采用。
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