Hbase分区
上一篇文章主要介绍了HBase读性能优化的基本套路，本篇文章来说道说道如何诊断HBase写数据的异常问题以及优化写性能。
（2）hbase.table.name：hive通过 storage handler（暂放）将hive与各种工具联系起来，这是是使用hive接入hbase时，设置的属性（暂放）。
Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。
Kudu是一个列式存储的用于快速分析的NoSQL数据库，提供了类似SQL的查询语句，与RDBMS十分类似，有**PRIMARY KEY **，基于主键查询而不是HBase的RowKey。
如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。
Hbase读写原理
HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。
HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。
hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
无Master过程中，数据读取仍照常进行。但是，无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行。
这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。
HBase中的Client怎么路由到正确的RegionServer
1、从.META.表里面查询哪个Region包含这条数据。 获取管理这个Region的RegionServer地址。 连接这个RegionServer， 查到这条数据。好，我们先来第一步。
2、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。
3、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。
4、当Memstore的总大小超过限制时（heapsize * hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit * 0.9），会强行启动flush进程，从最大的Memstore开始flush直到低于限制。
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