Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。
Region与Region Server
Hbase的基本存储单位是Region，Region是表数据的子集，多个Region的数据集合可以组成一张完成的表数据。Region本质上存储的一些排好序的，连续的行数据。最初的时候一张表只有一个Region，当Region变得非常大的时候，Region就会从中间分裂成两个基本等大的Region。
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在Hbase中，slave也被称作RegionServer，每个RegionServer负责管理一些Region，同时一个Region只能属于一个RegionServer。
Region分配
一个RegionServer可以服务一个或多个Region，每个Region在Region Server启动的时候被分配。Master可以决定将一些Region从一个RegionServer中移动到令一个RegionServer里面，以便更好的负载均衡。当某个RegionServer故障的时候，Master也可以将它的Region分配给其他的RegionServer。
Region与RegionServer之间的映射关系存储在Zookeeper中的META表中，通过读取META表，你就可以知道那个Region可以负责处理你的rowkey操作，其实这也代表着在HBase读写操作的时候是不用经过Master节点的，你可以之间联系RegionServer。
如图，在客户端进行scan的时候，它可以之间联系多个RegionServer处理当前的操作。
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Meta表是用来跟踪Region的，它包含服务器的名称，Region的名称，表名，还有Region的startkey。通过startkey的范围，客户端就可以定位到当前的key要去哪一个Region了。
客户端在请求过META表之后，一般会将表缓存起来，防止每次操作都去获取。在Region进行分裂的时候，客户端去RegionServer操作Region的时候回返回异常，然后客户端会重新获取最新的META表信息。
客户端API
Hbase的Java客户端API有两个主要的接口：
- HBaseAdmin： 创建，修改，删除，更新表，可以在集群中分配和不分配Region，合并Region，刷新操作等，主要与Master节点打交道。
- HTable：客户端用来与具体某个表的数据打交道，获取，更新，删除，增加表的数据，主要与Region Server用来打交道。
最后
通过上面介绍，可以知道HBase虽然是Master/Slave架构的，但是并不是每次操作都经过Master的，读写数据的时候HBase只需要直接联系RegionServer即可。这也是HBase可以“无限扩容”的原因。在吞吐量不够的时候，通过增加RegionServer节点，可以增加吞吐量。
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