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一、 Hbase存储框架     图1  Hbase存储架构图    1、  结构 HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个，由HRegionServer管理，管理哪些HRegion由HMaster分配。 HRegionServer存取一个子表时，会创

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Google Bigtable的开源实现，它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。 2. HBase的表结构 HBase以表的形式存储数

HBase采用类LSM的架构体系，数据写入并没有直接写入数据文件，而是会先写入缓存（Memstore），在满足一定条件下缓存数据再会异步刷新到硬盘。为了防止数据写入缓存之后不会因为RegionServer进程发生异常导致数据丢失，在写入缓存之前会首先将数据顺序写入HLog中。如果不幸一旦发生RegionServer宕机或者其他异常，这种设计可以从HLog中进行日志回放进行数据补救，保证数据不丢失。

任何系统都会有各种各样的问题，有些是系统本身设计问题，有些却是使用姿势问题。HBase也一样，在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题，有些是HBase还需要完善的，有些是我们确实对它了解太少。总结起来，大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。 Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有

相信长时间运维HBase集群的童鞋肯定都会对RIT（Region-In-Transition，很多参考资料误解为Region-In-Transaction，需要注意）有一种咬牙切齿的痛恨感，一旦Region处于长时间的RIT就会有些不知所措，至少以前的我就是这样过来的。正所谓“恐惧来源于未知”，不知所措意味着我们对RIT知之甚少，然而“凡事都有因果，万事皆有源头”，处于RIT状态的Region只是