在WinForm中，Region可以被用来定义或裁剪控件的形状。它可以用于创建不规则的控件，如圆形、椭圆形、星型等。Region可以被用于以下场景：
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的Region管理与Master工作机制。
一般来说对于每个Region Server，官方推荐最好是控制Region的数量在20-200个、大小在5-20Gb左右。
Canvas类有很多画图形的方法，除了常用的图形外，安卓还提供了Region--区域，表示Canvas图层上一块封闭的区域，可以用于将两个或多个图形做结合，还可以利用contains方法判断坐标、Rect是否在此区域中 构造方法有以下几种，可以传入一个Region，Rect ，或者上下左右四个坐标 /** Create an empty region */ public Region() { this(nativeConstructor()); }
在学习了之前的几篇 **raft-rs**, **raftstore** 相关文章之后（如 Raft Propose 的 Commit 和 Apply 情景分析，Raftstore 概览等），**raft-rs** 以及 **raftstore** 的流程大家应该基本了解了。其中 raft-rs 解决的是单个 Raft group（即单个 Region） 的问题，raftstore 解决的是多个 Raft group （即多个 Region）的问题。Split 和 Merge 则是 raftstore 多个 Raft group 所独有的操作。 TiKV 中的 Split 能把一个 Region 分裂成多个 Region，Merge 则能把 Range 相邻的 2 个 Region 合成一个 Region。本文接下来要介绍的是 Split 的源码。
Region自动切分是HBase能够拥有良好扩张性的最重要因素之一，也必然是所有分布式系统追求无限扩展性的一副良药。HBase系统中Region自动切分是如何实现的，这里面涉及很多知识点，比如Region切分的触发条件是什么、Region切分的切分点在哪里、如何切分才能最大的保证Region的可用性、如何做好切分过程中的异常处理、切分过程中要不要将数据移动等，这篇文章将会对这些细节进行基本的说明，一方面可以让大家对HBase中Region自动切分有更加深入的理解，另一方面如果想实现类似的功能也可以参考HBa
准备:需要两张表，一张地区表和一张姓氏表 (地区表得到应该不难，姓氏表我是搜索中国姓氏自制的哈，底部会附上表结构)
Region Merge 是 Range 相邻的两个的 Region 合并的过程，我们把一个 Region 称为 Source Region，另一个称为 Target Region，在 Merge 过程结束后，Target Region 管理的 Range 会扩大到 Source Region 的部分，Source Region 则被删除。
HBase 内置的处理拆分和合并的机制一般是合理的，并且它们按照预期处理任务，但在有些情况下，还是需娶按照应用需求对这部分功能进行优化以获得额外的性能改善。 管理拆分 通常HBase 是自动处理region拆分的:一旦它们达到了既定的阈值，region将被拆分成两个，之后它们可以接收新的数据并继续增长。这个默认行为能够满足大多数用例的需求。 其中一种可能出现问题的情况被称之为“拆分/合并风暴”: 当用户的region大小以恒定的速度保持增长时，region拆分会在同一时间发生，因为同时需要压缩region
一般在对 HBase 做选型之前，还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括，可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
在前面的文章里，介绍过 HBase 的入门操作知识，但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点： 1 大：一个表可以有上亿行，上百万列 2 面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。 3 稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 二、逻辑视图
本文介绍了HBase的基本概念、HBase的架构、HBase的数据模型、HBase的Shell、HBase的Java API、HBase的数据访问，以及HBase的运维实践。
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据，只有以下三种方式：
1. 概要设计 主要思路： 为每个DataTable创建一个与之对应的IndexTable，通过各种途径，保证IndexTable Region与DataTable Region一一对应，并且存储在同一个RegionServer上，存储结构如图所示。最终要实现的效果是，每个IndexTable Region是对应的DataTable Region的局部索引，使用索引进行查询时，将对每个IndexTable Region进行检索，找出所有符合条件的DataTable RowKey，再根据DataTabl
大早上的因为昨天的网络问题，MGR 的一台机器就unreachable, 按照流程将节点添加进原来的集群，失败failed, 搞了一上午，终于把集群 successful， 看了网络不好MGR 这个东西还是要小心，要不心脏受不了。
youngGC时,GC Root主要是两类,栈空间和老年代到新生代区分的引用(2,3)关系。
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
作者：Jiang Hongxiang 来源：比特科技 简介 HBase —— Hadoop Database的简称，Google BigTable的另一种开源实现方式，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。从功能上来讲，HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。而从应用的角度来说，HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支
《openresty基于lua/geoIp/redis实现ip限制》中介绍了基于geoIp库识别ip所属国家信息从而进行ip过滤和限制,目前有诉求需要追溯的ip服务商的信息进行过滤,比如识别到ip提供商是亚马逊机房,那么进行限制。
答： HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成，Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1，随着数据增长一个分区在达到一定大小时会自动Split，一分为二。
此篇为ip2region xdb java 查询客户端实现，教你如何使用java查询ip归属地。
客户端在插入，删除，查询数据时需要知道哪个Region服务器上存有自己所需的数据，这个查找Region的过程称之为Region定位。
StoreFile：每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store，hbase为每个列族建一个store，如果有几个列族，也就有几个Store。
熟悉TIDB 的同学都知道，TIDB 中的数据库存储节点是TIKV ，而这里TIKV 仅仅是数据的一个“物理”的存储地，并不是一个数据单位，TIKV的数据单元用Region来表达，那么一个TIKV 可以存储多个region，TIKV 和Region之间的关系是什么，之间的性能关系又是什么。
新的GC分为Pause, Copying, Reclaim三个阶段，以Region为单位进行GC。
既然是Write-Ahead-Log，为何先写内存再写WAL？ 先写内存的原因：HBase提供了一个MVCC机制，来保障些数据阶段的数据可见性。先写MemStore再写WAL，是为了一些特殊场景下，内存中的数据能够更及时的返回。如果先写WAL失败的话，MemStore助攻的数据会被回滚。
给你一些区域列表 regions ，每个列表的第一个区域都包含这个列表内所有其他区域。
其中BusyRegionSplitPolicy是HBase-2.x新增的策略，其他6种在HBase-1.2.x中也可以使用。
CMS是并行标记回收器，使用标记-清除算法进行收集。适用于对时延要求较高的在线服务，不接受长时间停顿的那种。但是如果服务运行较长时间，会造成严重的内存碎片。
首先指出图片的一个错误，Hlog应该属于HRegionserver的，不应该在HRegion中。
众所周知，PD 是整个 TiDB 集群的核心，负责全局元信息的存储以及 TiKV 集群负载均衡调度，本文将详细介绍 PD 调度系统的原理，并通过几个典型场景的分析和处理方式，分享调度策略的最佳实践和调优方法，帮助大家在使用过程中快速定位问题。本文内容基于 3.0 版本，更早的版本（2.x）缺少部分功能的支持，但是基本原理类似，也可以以本文作为参考。
2.3. 方式三 MySQL 8.0 版本以上 使用 WITH RECURSIVE 实现递归
最近在网上看到一篇很好的讲 HBase 架构的文章（原文：https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/），简洁明了，图文并茂，所以这里将其翻译成中文分享。图片引用的是原文中的，技术性术语会尽量使用英文，在比较重要的段落后面都会加上我个人理解的点评。
Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。
在城域网和企业网的网络规划以及实际组网应用中大多会采用环网结构来提高网络的可靠性。
hbase.regionserver.global.memstore.size： 默认;堆大小的40%
写缓存，K-V在MemStore中进行排序，达到阈值之后才会flush到StoreFile，每次flush生成一个新的StoreFile。
通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳，官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好，理由如下：
最近在逐步跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hbase涵盖的内容比较多，因此计划分享2期，下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成，第一期的主要内容如下:
一、需求: 我们在开发中经常遇到一种数据库表的设计:一个表中包含父子信息数据,也就是常说的树形数据. ---> 最常见的例子就是省市区一体表,就是通过id、pid、level来进行控制,从而一张表来存储数据.我们进行拿数据的时候,不用再连表拿取,直接通过(start with connect by prior)直接便利就会得到数据. 二、准备省市区表: CREATE TABLE REGION ( "ID" NUMBER NOT NULL, "name" VARCHAR2(200 BYTE),
相信长时间运维HBase集群的童鞋肯定都会对RIT（Region-In-Transition，很多参考资料误解为Region-In-Transaction，需要注意）有一种咬牙切齿的痛恨感，一旦Region处于长时间的RIT就会有些不知所措，至少以前的我就是这样过来的。正所谓“恐惧来源于未知”，不知所措意味着我们对RIT知之甚少，然而“凡事都有因果，万事皆有源头”，处于RIT状态的Region只是肉眼看到的一个结果，为什么会处于RIT状态才是问题探索的根本，也是解决问题的关键。本文就基于hbase 0.98.9版本对RIT的工作机制以及实现原理进行普及性的介绍，同时在此基础上通过真实案例讲解如何正确合理地处理处于RIT状态的Region。一方面希望大家能够更好的了解RIT机制，另一方面希望通过本文的学习之后可以不再’惧怕’RIT，正确认识处于RIT状态的Region。
TiDB的核心架构分为TiDB、TiKV、PD三个部分，其中TiKV是一个分布式数据存储引擎用来存储真实的数据，在TiKV中又对存储区域进行了一系列的逻辑划分也就是Region，它是被PD调度的最小单元。熟悉TiDB的读者对这个结构应该了然于胸。
hbase是apache hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化数据存储
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程四（Spring中国教育管理中心）
组合模式（Composite Pattern），又叫部分整体模式，是 GoF 的 23 种设计模式中的一种结构型设计模式。
G1全称是Garbage First Garbage Collector，使用G1的目的是简化性能优化的复杂性。例如，G1的主要输入参数是初始化和最大Java堆大小、最大GC中断时间。
对于大多数人来说，Java的垃圾收集器就是一个黑盒子，这个黑盒子自己在里边愉快的玩耍，而我们却不太知道它内部的事情。
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