什么是Hbase
Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用Hbase技术可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 Hbase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据
Hbase 的特点
Hbase 中的表一般有以下特点。
大：一个表可以有上亿行，上百万列。
面向列：面向列（列簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。
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。
数据类型单一：HBase 中的数据类型只有一种String。
数据多版本：列中的数据可以有多个版本，查询时可以通过指定版本号获取
HBase与传统关系数据库的对比分析
数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方式，HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串；
数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会涉及复杂的多表连接。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系；
查询语言：关系型数据库可使用sql进行查询，Hbase只能使用API(get、put、sacn等)进行操作
存储模式：关系数据库是基于行模式存储的。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的；
数据索引：关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中的所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使得整个系统不会慢下来；
数据维护：在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留；
可伸缩性：关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩
整体架构
HBase架构中的主要组件
1.ZooKeeper
HBase集群要依赖ZooKeeper才能运行。主要作用是：
Master高可用，协助选举Master
监听RegionServer状态(心跳)，向Master汇报RegionServer上下线信息
存放与维护集群配置信息，如hbase:meta表的地址。
2.Client
包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问。Client可不经过Master直接与Region Server通信，发出读或写请求，所以Master挂掉的情况下，集群仍然可以运行一段时间。
3.HMaster
HMaster是集群的主节点，本质上是一个进程。主要作用有
负责管理元数据，如执行DDL操作、定期更新hbase:meta表
分配与移动region以保证集群的负载均衡(单个region过大，会拆分、转移)
管理RegionServer，出现问题时进行故障转移 在分布式集群中，Master通常运行在NameNode上。
4.Region Server
Region Server是Region的管理者，本质上是一个进程。主要作用是：
负责数据的增删改查，即DML操作
负责region的拆分与合并
将MemStore中数据刷写到StoreFiles
检查RegionServer的HLog文件 在分布式集群中，RegionServer都运行在DataNode上。
5.Region
HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表 里面某段连续的数据；每个表一开始只有一个region，随着数据不断插 入表，
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（裂变）；
当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表 被保存在多个Regionserver上。
Memstore 与 storefile
一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列族）
store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，
regionserver会启动 flash cache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile
当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、 major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作 （majar），形成更大的storefile。
当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后，会把当前的region 分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡。
客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile
Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的Region server上。
Region由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。
每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
如图：StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。
6.HLog(WAL log)：
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文件中，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，分别放在相应region目录下，然后再将失效的region（带有刚刚拆分的log）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StoreFile，完成数据恢复。
7.hbase:meta
hbase:meta(以前叫.META.)是之前说过的命名空间 hbase中的一张表。记录了全部表的所有region相关信息，如region位于哪个Region Server上。 重点：hbase:meta表的位置信息存储在Zookeeper中！！！
数据模型
hbase在使用之前无需定义一个固定的表结构，同一个表中不同行数据可以包含不同的列。Hbase很适合存储不确定列、不确定大小的半结构化数据。
逻辑模型
逻辑视图
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；
Column：属于某一个columnfamily，
familyName:columnName，每条记录可动态添加；
Version Number：HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
Value(Cell)：由*{row key, column(* = + ), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
以关系型数据的思维下会感觉，上面的表格是一个5列4行的数据表格，但是在HBase中这种理解是错误的，其实在HBase中上面的表格只是一行数据；
物理模型
每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中，空值不会被保存。
HBase是一个列式存储数据库，数据按列族聚簇存储在存储文件（StoreFile）中，在逻辑视图上面有些列是空白的，空白的列单元格不会被存储，当请求这些空白的单元格时，会返回null值。如果在查询的时候不提供时间戳，那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据，因为在存储的时候，数据会按照时间戳来排序。
（1）HBase中表按照行键的范围被划分为不同的分区（Region），各个分区由分区服务器负责管理并提供数据读写服务，HBase主节点进程（HMaster）负责分区的分配以及在集群中的迁移。
（2）一个分区同时有且仅由一个分区服务器提供服务。当分区增长到配置的大小后，如果开启了自动拆分（也可以手动拆分或者建表时预先拆分），则分区服务器会负责将这个分区拆分成两个。
每个分区都有一个唯一的分区名，格式是“<表名,startRowKey,创建时间>”。一个分区下的每个列族都会有一个存储仓库（Store），因此一个表有几个列族，那么每个分区就会有几个存储仓库。
（3）每个Store（存储仓库）有且仅有一个MemStore（内存仓库），但是可以有多个存储文件。当分区服务器处理写入请求时，数据的变更操作在写入WAL后，会先写入MemStore，同时在内存中按行键排序。
当MemStore到达配置的大小或者集群中所有MemStore使用的总内存达到配置的阈值百分比时，MemStore会刷新为一个StoreFile（存储文件）到磁盘，存储文件只会顺序写入，不支持修改。
（4）数据块（block）是HBase中数据读取的最小单元，StoreFile由数据块组成，可以在建表时按列族指定表数据的数据块大小。如果开启了HBase的数据压缩功能，数据在写入StoreFile之前会按数据块进行压缩，读取时同样对数据块解压后再放入缓存。理想情况下，每次读取数据的大小都是指定的数据块大小的倍数，这样可以避免一些无效的IO，效率最高。
Zookeeper中Hbase节点含义
[meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, flush-table-proc, master-maintenance, online-snapshot, switch, master, running, draining, namespace, hbaseid, table]
hdfs路径含义
HBase数据的读取流程
1.Client访问zookeeper，获取元数据存储所在的regionserver
2.通过刚刚获取的地址访问对应的regionserver，拿到对应的表存储的regionserver
3.去表所在的regionserver进行数据的读取
4.查找对应的region，在region中寻找列族，先找到memstore，找不到去blockcache中寻找，再找不到就进行storefile的遍历
5.找到数据之后会先缓存到blockcache中，再将结果返回
blockcache逐渐满了之后，会采用LRU的淘汰策略。
HBase数据的写入过程
1、Client访问zookeeper，获取元数据存储所在的regionserver
2、通过刚刚获取的地址访问对应的regionserver，拿到对应的表存储的regionserver
3、去表所在的regionserver进行数据的添加
4、查找对应的region，在region中寻找列族，先向memstore中写入数据
5、当memstore写入的值变多，触发溢写操作（flush），进行文件的溢写，成为一个StoreFile
6、当溢写的文件过多时，会触发文件的合并（Compact）操作，合并有两种方式（major，minor）（多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除）
minor compaction：小范围合并，默认是3-10个文件进行合并，不会删除其他版本的数据。
major compaction：将当前目录下的所有文件全部合并，一般手动触发，会删除其他版本的数据（不同时间戳的）
7、当region中的数据逐渐变大之后，达到某一个阈值，会进行裂变（一个region等分为两个region，并分配到不同的regionserver），原本的Region会下线，新Split出来的两个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。
Hbase启动时Zookeeper作用
1.Hbase启动时需要读取zookeeper中meta-region-server，以获取Hbase的meta信息（位置信息）。
2.拿到meta的位置信息后，到指定的regionserver读取元数据信息。
3.加载元数据信息中的namespace，加载表。
参考：https://blog.csdn.net/sanhongbo/article/details/122222238
感觉讲的很细致
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