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Namespace：其实就是database，但是Hbase其实没有数据库这种概念的，为了区分就叫namespace。

安全上做的比较粗糙，用grant来授权给表或者列族（这里做的还挺细）

R  织入

W 可写 

C 创建

A 管理

如grant 'liugen' ,'RWCA' ,'my_hbase_table'

revoke 去掉权限

反向操作很简单

查询就用 user_permission  'my_hbase_table'

HBase Region是随着put数据不断变大的，内部机制细胞分裂搬地进行分Region。

新Region会放到另一个RegionServer。

两种方式：

0.默认自动化

1. 人为设定，但本质还是自动化，达到某些阀值就自动split。

2. 自定义split方式

Compaction：压缩（打包）机制

动机是普通的关系型数据库删了就是从磁盘上删了，这样速度就比较慢。

而Hbase是通过合并日志的方式，把新数据直接append到旧数据后面，在内存中直接合并。

这样的好处是速度非常快，相当于以空间换时间，以后我们发现旧版本确实用不上的时候（维护的时候），我们在把数据从磁盘上删除。

压缩有2种，一种是小文件的压缩，一种是大文件的压缩。

小文件的压缩如下图所示，HBase把文件从RegionServer下发到hdfs中，由于它用的都是自己的HFile格式，64k一个数据块很小。小文件太多不适合hdfs，所以就用minor compaction来合并成相对大的文件。这种情况不怎么占用I/O CPU资源，随时可以进行。

Majorcompaction：大的合并也如下图所示

1. 把相同column family的所有Hfile文件统一合并起来

2.把标记过的打算删的文件，这次就真的从disk上删掉

compaction占用空间资源比较多，系统空闲时才能做。

总结

压缩过程：

写Hbase的时候，先写到WAL（预写式日志），

写到一定数量文件之后就会把这个log 给flush到disk

同时把Memstore里面真正的数据flush到disk。

也就是说，我们是先通过WAL来把它写入hdfs，之后在缓存Memstore里对数据进行一些处理，

然后再真正的写入hdfs的disk，然后做Minor Compaction和Major Compaction。

（这块现在不用理解这么深，有个大概印象就行，后面再深入理解，你现在知道是先通过log来合并就好，

然后Memstore是真正产生HFile的地方）

flush和MInor Compaction是事件驱动，

Major Compaction必须是时间驱动，因为对I/O和CPU消耗太大。

相关控制

Flush 可以设置memstore.flush的大小，

Mionor Compaction 你可以控制最大和最小的文件数目来合并。

Major Compaction  定义时间间隔来进行。

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