2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 
HBase特点
大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；
数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。
HBase基本概念
Hbase逻辑视图：
概念解释：
- RowKey：是Byte array，是表中每条记录的“主键”，方便快速查找，Rowkey的设计非常重要。
- Column Family：列族，拥有一个名称(string)，包含一个或者多个相关列。目前 Hbase 并不能很好的处理超过 2~3 个 ColumnFamily 的表。因为某个 ColumnFamily 在 flush 的时候，它邻近的 ColumnFamily 也会因关联效应被触发 flush，最终导致系统产生更多的 I/O。
- Column：属于某一个columnfamily，familyName:columnName，每条记录可动态添加
- Version Number：类型为Long，默认值是系统时间戳，可由用户自定义
- Value(Cell)：column的值，是Byte array
每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中，空值不会被保存。
Key 和 Version number在每个 column family中均有一份；
HBase 为每个值维护了多级索引，即：<key, column family, column name, timestamp>
Hbase物理模型：
1、Table中所有行都按照row key的字典序排列；
2、Table在行的方向上分割为多个Region；
3、Region按大小分割的，每个表开始只有一个region，随着数据增多，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region，之后会有越来越多的region；
4、Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。
5、Region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。Region由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family，一个columns family中的数据被保存在多个region中；每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成，StoreFile包含HFile；memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。
总结：
整个Hbase表每条记录中由一个key和多个Column Family组成，整个Hbase表分割为一个或者多个Region（具体每个表开始只有一个region，随着数据增多，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region，之后会有越来越多的region，region等分的时候会把其中的每一个storeFile等分），一个Region中有一个或者多个Store，一个Store中有一个memStore和零个或者多个StoreFile构成，StoreFile是HFile的简单封装。
HBase架构及基本组件
注：准确的说位于上图下半部分的组建应该是hdfs而非hadoop，hbase并不依赖于hadoop，但是它构建于hdfs之上。
Zookeeper：
Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster：
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的MasterElection机制保证总有一个Master在运行
主要负责Table和Region的管理工作：
1 管理用户对表的增删改查操作
2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3 Region Split后，负责新Region的分布
4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
HRegionServer：
HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegionServer管理一些列HRegion对象；
每个HRegion对应Table中一个Region，HRegion由多个HStore组成；
每个HStore对应Table中一个Column Family的存储；
Column Family就是一个集中的存储单元，故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效
HStore：
HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
MemStore是Sorted Memory Buffer。用户写入数据的流程：
HBase写入过程：
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile ->单个StoreFile大小超过一定阈值后，触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上，在region split的时候其中的StoreFile也会被划分，划分具体步骤查看。
由此过程可知，HBase只是增加数据，所有的更新和删除操作，都是在Compact阶段做的，所以，用户写操作只需要进入到内存即可立即返回，从而保证I/O高性能。
HLog
引入HLog原因：
在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据就会丢失，引入HLog就是防止这种情况
工作机制：
每 个HRegionServer中都会有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件，HLog文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到 StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知，HMaster首先处理遗留的 HLog文件，将不同region的log数据拆分，分别放到相应region目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的 HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HBase存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，格式主要有两种：
1 HFile HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile
2 HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
HFile文件不定长，长度固定的块只有两个：Trailer和FileInfo
Trailer中指针指向其他数据块的起始点
File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN,AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等
Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制
每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询
每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏
HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。
KeyLength和ValueLength：两个固定的长度，分别代表Key和Value的长度
Key部分：Row Length是固定长度的数值，表示RowKey的长度，Row 就是RowKey
Column Family Length是固定长度的数值，表示Family的长度
接着就是Column Family，再接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）
Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是“写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue
参考文献
Hbase架构与原理
Hbase原理、基本概念、基本架构