一、HBase 简介
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
1、概述
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
2、特点
1）海量存储
Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。
2）列式存储
这里的列式存储其实说的是列族（Column Family）存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。
3）极易扩展
Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。
通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。
备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。
4）高并发（多核）
由于目前大部分使用Hbase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。
5）稀疏
稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。
HBase 架构
从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：
1）Client
Client包含了访问Hbase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。
2）Zookeeper
HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务、通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息、通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址。
3）HMaster（NameNode）
master节点的主要职责如下：
为RegionServer分配Region、维护整个集群的负载均衡、维护集群的元数据信息、发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上、当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分。
4）HRegionServer(DataNode)
HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
管理master为其分配的Region、处理来自客户端的读写请求、负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS、负责Region变大以后的拆分、负责Storefile的合并工作。
5）HDFS
HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务、数据多副本，保证的高可靠和高可用性。
4、HBase中的角色及功能
1）HMaster
功能：
- 监控RegionServer
- 处理RegionServer故障转移
- 处理元数据的变更
- 处理region的分配或转移
- 在空闲时间进行数据的负载均衡
- 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
2）RegionServer
功能：
- 负责存储HBase的实际数据
- 处理分配给它的Region
- 刷新缓存到HDFS
- 维护Hlog
- 执行压缩
- 负责处理Region分片
3）其他组件
1．Write-Ahead logs
HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
2．Region
Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
3．Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族(列簇， Column Family)。
4．MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。
5．HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以HFile的形式存储在HDFS的。
二、HBase原理
1、HBase读流程
1）Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息；
2）根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息；
3）找到这个region对应的regionserver；
4）查找对应的region；
5）先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读；
6）BlockCache还没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)；
7）如果是从StoreFile里面读取的数据，不是直接返回给客户端，而是先写入BlockCache，再返回给客户端。
2、HBase写流程
1）Client向HregionServer发送写请求；
2）HregionServer将数据写到HLog（write ahead log），为了数据的持久化和恢复；
3）HregionServer将数据写到内存（MemStore）；
4）反馈Client写成功。
3、数据flush过程
1）当MemStore数据达到阈值（默认是128M，老版本是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除HLog中的历史数据；
2）并将数据存储到HDFS中；
3）在HLog中做标记点。
4、数据合并过程
1）当数据块达到3块，Hmaster触发合并操作，Region将数据块加载到本地，进行合并；
2）当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的Region分配给不同的HregionServer管理；
3）当HregionServer宕机后，将HregionServer上的hlog拆分，然后分配给不同的HregionServer加载，修改.META.；
4）注意：HLog会同步到HDFS。
