1.hbase读的过程

1,Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。
2,根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息
3,找到这个region对应的regionserver
4,查找对应的region
5,先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)。

2.hbase写的过程

1,Client先访问zookeeper，从meta表获取相应region信息，然后找到meta表的数据
2,根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息
3,找到对应的regionserver
4,把数据分别写到HLog和MemStore上一份
4,MemStore达到一个阈值后则把数据刷成一个StoreFile文件。（若MemStore中的数据有丢失，则可以总HLog上恢复）
5,当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，（这里同时进行版本的合并和数据删除。）
6,当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡

3.hbase一个regionserver（节点）最大可以容纳多少个region

RegionServer的region数目取决于memstore的内存使用
region的数量的公式为：((RS memory) * (total memstore fraction)) / ((memstore size)*(# column families))
但是官方文档建议一个reigonserver的region数量在20-200个之间。
每个region拥有一组memstore（memstore的数量有hstore决定，hstore的数据由创建表时的指定的列族个数决定，所以 每个region的memstore的个数 = 表的列族的个数 ），可以通过配置来修改memstore占用内存的大小，一般设置在 128 M – 256M之间。
RegionServer 分配一定比例的内存给它下面的所有memstore( 该比例大小 可通过hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 进行修改 ), 如果内存溢出（使用了太多的memstore），它可能会导致严重的后果，如服务器反应迟钝 或compact风暴。比较好的计算每RS（假设一个表）region的数量的公式为：
((RS memory) * (total memstore fraction)) / ((memstore size)*(# column families))
例如： 如果 一个RegionServer配置的内存是16g,使用默认配置（ hbase默认regionserver分给memstore的比例是0.4 ， 默认的menstore的占用128M内存 ）， 一个CF，那么这个regionServer下的region的个数大约为 16384 * 0.4 / （128*1） = 51个，实际测试大于这个数 一两倍 也没太大的问题。 一个HBase表包含一至多个region，那么表的数目上限也是可以估算出来的。

4.一个regionserver可以容纳多大的数据

对于生产场景中大表，最大的region大小主要是受compactions 的限制，大量大HFile的compact会降低群集性能。目前，该建议的最大region大小为10-20GB，而5-10GB是最优。

如果想让HBase工作的更加平稳（Region个数控制在20～200之间，单Region大小控制在10G~30G之间），最多可以存储的数据量差不多为200 * 30G ＊ 3＝ 18T。如果存储的数据量超过18T，必然会引起或多或少的性能问题。所以说，从Region规模这个角度讲，当前单台RegionServer能够合理利用起来的硬盘容量上限基本为18T。

4.为什么要compact

写入hbase的数据要经过MemStore，当MemStore超过阀值的时候，就要flush到HDFS上生成一个HFile。因此随着不断写入，HFile的数量将会越来越多，HFile数量过多会降低读性能，为了避免对读性能的影响，可以对这些HFile进行compact操作，把多个HFile合并成一个HFile。compact操作需要对HBase的数据进行多次的重新读写，因此这个过程会产生大量的IO。
也可以解释上面问题regionserver的容量问题，可以说memstore和region的hfile大小决定了一个regionserver能够容纳多大的数据。

compact操作分为major和minor两种，major会把HStore所有的HFile都compact为一个HFile，并同时忽略标记为delete的KeyValue（被删除的KeyValue只有在compact过程中才真正被”删除”），可以想象major会产生大量的IO操作，对HBase的读写性能产生影响。minor则只会选择数个HFile文件compact为一个HFile，minor的过程一般较快，而且IO相对较低。在日常任务时间，都会禁止mjaor操作，只在空闲的时段定时执行。

5.为什么要split

当一个regionser的hfile大于一定的值时，compact就会产生大量IO，compact就会很困难，这时就要将一个region分裂为两个region。

region的分裂手段可以分为：

• 1.预分region，在创建表的时候指定预分点的key
• 2.强制分裂，在hbase shell命令行里面强制对某个region进行分裂
• 3.自动分裂，region在达到一定值时自动的进行分裂。

参考

http://hbase.apache.org/book.html#regions.arch