根据我的理解，行被插入到 HBase 表中，并作为区域存储在不同的区域服务器中。因此，区域服务器存储数据
类似地，就 Hadoop 而言，数据存储在 hadoop 集群中的数据节点中。
假设我在 Hadoop 1.1.1 之上配置了 HBase 0.90.6，如下所示
2 个节点 - 主节点和从节点
- Master node acts as,
- Hadoop - Namenode、Secondary Namenode、作业跟踪器、数据节点、任务跟踪器
- HBase - Master、RegionServer 和 Zookeeper。
- Slave node acts as,
- Hadoop 数据节点和任务跟踪器
- HBase 区域服务器
根据我的说法，如果表数据存储在区域服务器中；那么数据节点和区域服务器的作用是什么？
数据节点存储数据。区域服务器本质上缓冲 I/O 操作；数据永久存储在HDFS（即数据节点）上。我认为将区域服务器放在“主”节点上不是一个好主意。
以下是区域管理方式的简化图：
您有一个运行 HDFS（NameNode + DataNode）的集群，复制因子为 3（每个 HDFS 块被复制到 3 个不同的 DataNode）。
您在与 DataNode 相同的服务器上运行 RegionServer。当写请求到达 RegionServer 时，它首先将更改写入内存并提交日志；然后在某个时刻，它决定将更改写入 HDFS 上的永久存储。这就是数据局部性发挥作用的地方：由于您在同一服务器上运行 RegionServer 和 DataNode，因此文件的第一个 HDFS 块副本将写入同一服务器。另外两个副本将被写入其他 DataNode。因此，为该区域提供服务的 RegionServer 几乎总是可以访问数据的本地副本。
如果 RegionServer 崩溃或 RegionMaster 决定将区域重新分配给另一个 RegionServer（以保持集群平衡）怎么办？新的 RegionServer 将被迫首先执行远程读取，但一旦执行压缩（将更改日志合并到数据中） - 新的文件将由新的 RegionServer 写入 HDFS，并在 RegionServer 上创建本地副本（再次强调，因为 DataNode 和 RegionServer 运行在同一台服务器上）。
注意：如果 RegionServer 崩溃，之前分配给它的 Region 将被重新分配给多个 RegionServer。
好读物：
以下是 Google Bigtable 和 HBase 实现之间的命名差异（来自 Lars George，“HBase，权威指南”）：
- HBase-Bigtable
- 地区 - 平板电脑
- RegionServer - 平板电脑服务器
- 冲洗 - 轻微压实
- 次要压缩 - 合并压缩
- 主要压实 - 主要压实
- 预写日志-提交日志
- HDFS-GFS
- Hadoop MapReduce - MapReduce
- MemStore-内存表
- HFile - SSTable
- 动物园管理员 - 胖乎乎的
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