HBase如何高效地删除过期数据
HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以存储海量的结构化或者半结构化的数据。HBase的数据模型是基于键值对的，每个键值对都有一个时间戳，用来标识该键值对的版本。HBase支持多版本的数据存储，也就是说，同一个键可以有多个不同时间戳的值，这样可以方便地实现数据的历史查询和回滚。
然而，随着时间的推移，HBase中会积累大量的过期数据，也就是那些超过了用户指定的保留时间或者版本数的键值对。这些过期数据不仅占用了存储空间，还会影响HBase的性能和稳定性。因此，HBase需要有一种机制来定期地清除这些过期数据，释放存储资源，并提高查询效率。
HBase的过期数据清除机制是基于其底层的存储结构和写入流程的。HBase将数据分散存储在多个RegionServer上，每个RegionServer负责管理一部分Region，每个Region是一个连续的键空间范围。每个Region由多个Store组成，每个Store对应一个列族。每个Store由一个MemStore和多个HFile组成。MemStore是一个内存缓冲区，用来暂存写入的数据。当MemStore达到一定大小时，就会将其内容刷写到磁盘上形成一个HFile。HFile是一个有序的、不可变的文件，用来持久化存储数据。
HBase在写入数据时，并不会检查数据是否过期，而是直接将数据追加到MemStore中。当MemStore刷写到磁盘时，也不会删除过期数据，而是将所有数据按照键和时间戳的顺序写入到HFile中。这样做的好处是可以避免频繁地修改磁盘上的文件，提高写入性能。但是坏处是会导致磁盘上存在大量的冗余和无用的数据。
为了解决这个问题，HBase引入了两种操作：Compaction和Major Compaction。Compaction是指将同一个Store中多个小的HFile合并成一个大的HFile，并且在合并过程中删除重复或者无效（例如被标记为删除）的键值对。Major Compaction是指将同一个Store中所有的HFile合并成一个最终的HFile，并且在合并过程中删除所有过期或者无效（例如被标记为删除）的键值对。
Compaction和Major Compaction都可以有效地减少磁盘上文件的数量和大小，并且提高查询性能。但是它们也有一些区别：
1.Compaction是一种增量式的操作，它只合并一部分文件，并且只删除部分无用数据。Major Compaction是一种全量式的操作，它合并所有文件，并且删除所有无用数据。
2.Compaction是一种自动触发的操作，它根据文件数量或者大小等条件来决定何时执行。