HBase region server和Hadoop数据节点应该在同一台机器上吗？
Should the HBase region server and Hadoop data node on the same machine?
抱歉，我没有资源来设置集群来测试它，我只是想知道：
我可以将 hbase 区域服务器部署在 hadoop 数据节点机器以外的单独机器上吗？我想答案是肯定的，但我不确定。
hbase region server和hadoop data node部署在不同机器上好还是不好？
当把一些数据放入hbase时，这些数据最终存储在什么地方，data node还是region server？我猜是data node，但是region server里面的StoreFile和HFile是什么东西，不就是存放我们数据的物理文件吗？
谢谢！
如果您想要良好的性能，RegionServers 应该始终 运行 与分布式集群中的 DataNodes 一起。
非常糟糕，这将违反数据局部性原则（如果您想了解更多关于数据局部性的信息，请查看：http://www.larsgeorge.com/2010/05/hbase-file-locality-in-hdfs.html）
实际数据将存储在HDFS（DataNode）中，RegionServers负责服务和管理区域。
有关 HBase 架构的更多信息，请查看来自 Lars 博客的优秀 post：http://www.larsgeorge.com/2009/10/hbase-architecture-101-storage.html
顺便说一句，只要您的 PC 具有合适的 RAM，您就可以使用虚拟机设置演示集群。切勿在未先在开发环境中正确测试平台的情况下尝试设置生产环境。
要详细了解 ：
- RegionServers should always run alongside? DataNodes in distributed clusters if you want decent performance."
我不确定会有人如何将 与 一词并列，所以让我们尽量 更 精确：
- 使任何物理服务器成为 "XYZ" 服务器的原因在于它 运行 运行一个称为守护程序的程序（想想 "eternally-running background event-handling" 程序）；
- "file" 服务器之所以成为 运行 文件服务 守护进程 ；
- 使 "web" 服务器成为 运行 网络服务 守护进程 的原因；
和
- 使 "data node" 服务器成为 运行 HDFS 数据服务 守护进程 的原因；
- "region" 服务器之所以成为 运行 服务器，是因为它 运行 连接 HBase 区域服务 守护进程 （程序）；
因此，在所有 Hadoop 发行版（例如 Cloudera、MAPR、Hortonworks 等）中，一般最佳实践是，对于 HBase，"RegionServers" 是 "co-located"，"DataNodeServers" .
这意味着构成 HDFS 集群的实际从属（数据节点）服务器每个 运行ning HDFS 数据服务 守护进程（程序）
和他们也运行宁HBase区域服务守护进程（程序）还有！
通过这种方式，我们可以确保 局部性 - 在 HDFS 集群中的所有单个节点上并发 处理和存储 数据，其中 没有 "movement" 从 "storage" 个位置到 "processing" 个位置的巨大数据负载。位置对于 Hadoop 集群的成功至关重要，因此 HBase 区域服务器（数据节点 运行 以及 HBase 守护程序）必须 也 完成所有处理（putting/getting/scanning) on 每个数据节点包含构成 HRegion 的 HFiles，构成 HTables 的 HTables 构成 HBases (Hadoop-dataBases) ... .
因此，服务器（Windows、Linux、.. 上的虚拟机或物理服务器）通常可以 运行 多个 守护进程，他们 运行 经常有几十个。
抱歉，我没有资源来设置集群来测试它，我只是想知道：
我可以将 hbase 区域服务器部署在 hadoop 数据节点机器以外的单独机器上吗？我想答案是肯定的，但我不确定。
hbase region server和hadoop data node部署在不同机器上好还是不好？
当把一些数据放入hbase时，这些数据最终存储在什么地方，data node还是region server？我猜是data node，但是region server里面的StoreFile和HFile是什么东西，不就是存放我们数据的物理文件吗？
谢谢！
如果您想要良好的性能，RegionServers 应该始终 运行 与分布式集群中的 DataNodes 一起。
非常糟糕，这将违反数据局部性原则（如果您想了解更多关于数据局部性的信息，请查看：http://www.larsgeorge.com/2010/05/hbase-file-locality-in-hdfs.html）
实际数据将存储在HDFS（DataNode）中，RegionServers负责服务和管理区域。
有关 HBase 架构的更多信息，请查看来自 Lars 博客的优秀 post：http://www.larsgeorge.com/2009/10/hbase-architecture-101-storage.html
顺便说一句，只要您的 PC 具有合适的 RAM，您就可以使用虚拟机设置演示集群。切勿在未先在开发环境中正确测试平台的情况下尝试设置生产环境。
要详细了解
- RegionServers should always run alongside? DataNodes in distributed clusters if you want decent performance."
我不确定会有人如何将 与 一词并列，所以让我们尽量 更 精确：
- 使任何物理服务器成为 "XYZ" 服务器的原因在于它 运行 运行一个称为守护程序的程序（想想 "eternally-running background event-handling" 程序）；
- "file" 服务器之所以成为 运行 文件服务 守护进程 ；
- 使 "web" 服务器成为 运行 网络服务 守护进程 的原因； 和
- 使 "data node" 服务器成为 运行 HDFS 数据服务 守护进程 的原因；
- "region" 服务器之所以成为 运行 服务器，是因为它 运行 连接 HBase 区域服务 守护进程 （程序）；
因此，在所有 Hadoop 发行版（例如 Cloudera、MAPR、Hortonworks 等）中，一般最佳实践是，对于 HBase，"RegionServers" 是 "co-located"，"DataNodeServers" .
这意味着构成 HDFS 集群的实际从属（数据节点）服务器每个 运行ning HDFS 数据服务 守护进程（程序） 和他们也运行宁HBase区域服务守护进程（程序）还有！
通过这种方式，我们可以确保 局部性 - 在 HDFS 集群中的所有单个节点上并发 处理和存储 数据，其中 没有 "movement" 从 "storage" 个位置到 "processing" 个位置的巨大数据负载。位置对于 Hadoop 集群的成功至关重要，因此 HBase 区域服务器（数据节点 运行 以及 HBase 守护程序）必须 也 完成所有处理（putting/getting/scanning) on 每个数据节点包含构成 HRegion 的 HFiles，构成 HTables 的 HTables 构成 HBases (Hadoop-dataBases) ... .
因此，服务器（Windows、Linux、.. 上的虚拟机或物理服务器）通常可以 运行 多个 守护进程，他们 运行 经常有几十个。