Hbase擴容原理
Hbase是Hadoop的一個儲存元件可以提供低延遲的讀寫操作，它一般構建在HDFS之上，可以處理海量的資料。Hbase有個很好的特性是可以自動分片，也就是意味著當表的資料量變得很大的時候，系統可以自動的分配這些資料。
Region與Region Server
Hbase的基本儲存單位是Region，Region是表資料的子集，多個Region的資料集合可以組成一張完成的表資料。Region本質上儲存的一些排好序的，連續的行資料。最初的時候一張表只有一個Region，當Region變得非常大的時候，Region就會從中間分裂成兩個基本等大的Region。
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在Hbase中，slave也被稱作RegionServer，每個RegionServer負責管理一些Region，同時一個Region只能屬於一個RegionServer。
Region分配
一個RegionServer可以服務一個或多個Region，每個Region在Region Server啟動的時候被分配。Master可以決定將一些Region從一個RegionServer中移動到令一個RegionServer裡面，以便更好的負載均衡。當某個RegionServer故障的時候，Master也可以將它的Region分配給其他的RegionServer。
Region與RegionServer之間的對映關係儲存在Zookeeper中的META表中，通過讀取META表，你就可以知道那個Region可以負責處理你的rowkey操作，其實這也代表著在HBase讀寫操作的時候是不用經過Master節點的，你可以之間聯絡RegionServer。
如圖，在客戶端進行scan的時候，它可以之間聯絡多個RegionServer處理當前的操作。
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Meta表是用來跟蹤Region的，它包含伺服器的名稱，Region的名稱，表名，還有Region的startkey。通過startkey的範圍，客戶端就可以定位到當前的key要去哪一個Region了。
客戶端在請求過META表之後，一般會將表快取起來，防止每次操作都去獲取。在Region進行分裂的時候，客戶端去RegionServer操作Region的時候回返回異常，然後客戶端會重新獲取最新的META表資訊。
客戶端API
Hbase的Java客戶端API有兩個主要的介面：
- HBaseAdmin： 建立，修改，刪除，更新表，可以在叢集中分配和不分配Region，合併Region，重新整理操作等，主要與Master節點打交道。
- HTable：客戶端用來與具體某個表的資料打交道，獲取，更新，刪除，增加表的資料，主要與Region Server用來打交道。
最後
通過上面介紹，可以知道HBase雖然是Master/Slave架構的，但是並不是每次操作都經過Master的，讀寫資料的時候HBase只需要直接聯絡RegionServer即可。這也是HBase可以“無限擴容”的原因。在吞吐量不夠的時候，通過增加RegionServer節點，可以增加吞吐量。