Hbase有三大核心组件：库函数、Master服务器、Region服务器
图Hbase核心组件
其作用是链接每个客户端
Master服务器负责分区信息的管理和维护，维护了region服务器的列表。Zookeeper监测到故障region服务器后，会通知Master，因此Master服务器会知道当前Region服务器的工作状态。
Master也负责对region进行分配，一个数据表，会分成多个region，那个region，存储在那台region服务器，由Master做统一分配和管理。
Master也负责对region服务器的负载均衡，由于冷热数据分布不均，导致一些region服务器访问压力过大，一些region服务器访问压力过小，通过对冷热数据的存储调整，可使region服务器负载均衡。
Region服务器负责对数据的存储。
在Hbase中，当一张表越来越大后，就会分成多个region，每个region还会存在不同的region服务器。当客户端获取到region的存储位置后，即可不通过Master服务器，直接和Region服务器完成数据读写操作。
当前一个region大小建议设置为1G-2G，具体大小配置，可基于当前服务器的性能确定。
一个region不会继续进行拆分，并分片存储到不同服务器，除非当前region服务器宕机，否则不会迁移到另外的region服务器。
一台region服务器可存储10-个region，hbase作为分布式数据库，大规模集群可达上万个节点，那么是如何实现数据读取的呢？
Hbase有一个.mata.表，也叫元数据表，这个表由两列组成：regionID和region服务器ID
当数据规模越来越大，region和region服务器越来越大，访问.mata.表的性能就会下降，导致数据读取速度变慢。
Hbase是如何解决这个问题呢？
Hbase会把.mata.表也会分为多个region，存储在不同的region服务器。
.root.表维护了.meta.regionID和region服务器ID的映射关系，这样便于快速找到.meta.表数据。
在zookeeper程序中，写死了-root-表的存储位置，-root-表只有一个region，不会再分裂成多个region。
这种机制称为Hbase的三层寻址机制，就是说通过Hbase访问数据需要经历以下三步：
1、访问zookeeper程序，找到-root-表
2、通过-root-表，找到元数据.meta.表
3、通过.meta.表，找到需访问的数据
图Hbase三层寻址机制
为了提高Hbase的数据访问速度，.meta.表、-root-表都存在内存中，同时hbase支持缓存机制，当经历一遍三层寻址机制后，数据的存储位置就会缓存到客户端。
Hbase如何实现缓存更新呢？
Hbase缓存更新机制被称为惰性机制，其不会主动更新缓存。如果当一台region服务器宕机，其上的region重新分配到其他region服务器，基于原来的缓存，肯定找不到数据，当基于缓存找不到数据时，就重新经历三层寻址机制，再把新的存储位置缓存，把原来的缓存清理掉。
好了，今天的分享就到这，希望对大家有所帮助，感谢