根据活跃度（调用次数等）、覆盖度（通过血缘关系找出依赖数量），以及贡献度（依赖数据的重要等级）来确认数据的价值 同时会评估数据的成本指数（例如计算成本、存储成本等） 比如针对价值低，成本高的数据，可以考虑下线等
简介
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库 Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统 就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样 HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力 HBase是Apache的Hadoop项目的子项目 HBase不同于一般的关系数据库 是一个适合于非结构化数据存储的数据库 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
结构
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、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PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似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 HBase位于结构化存储层 Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持 Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力 Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制 Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持 使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能 使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便
访问接口
Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据 REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
HBase数据模型Table & Column Family
- Row Key
行键，Table的主键，Table中的记录默认按照Row Key升序排序
- Timestamp:时间戳
每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number
- Column Family：列簇
Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成 一个Column Family中可以由任意多个Column组成 即Column Family支持动态扩展 无需预先定义Column的数量以及类型 所有Column均以二进制格式存储 用户需要自行进行类型转换
- Table & Region
当Table随着记录数不断增加而变大后 会逐渐分裂成多份splits，成为regions 一个region由[startkey,endkey)表示 不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META. .META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个region -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper 然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表 最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作 不过client端会做cache缓存
- MapReduce on HBase
HBase Table和Region的关系 比较类似HDFS File和Block的关系 HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API 可以方便的将HBase Table作为Hadoop MapReduce的Source和Sink 对于MapReduce Job应用开发人员来说，基本不需要关注HBase系统自身的细节
- Client
HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC 对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
- Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址 HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中 使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态 Zookeeper也避免了HMaster的单点问题
- HMaster
HMaster没有单点问题 HBase中可以启动多个HMaster 通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行 HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作 1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作 2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3. 在Region Split后，负责新Region的分配 4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
- HRegionServer
HRegionServer主要负责响应用户I/O请求 向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块 HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象 每个HRegion对应了Table中的一个Region HRegion中由多个HStore组成 每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储 可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元 因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效
- HStore
HStore存储是HBase存储的核心了 其中由两部分组成，一部分是MemStore 一部分是StoreFiles MemStore是Sorted Memory Buffer 用户写入的数据首先会放入MemStore 当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile）
- StoreFile
当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作 将多个StoreFiles合并成一个StoreFile 合并过程中会进行版本合并和数据删除 因此可以看出HBase其实只有增加数据 所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的 这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回 保证了HBase I/O的高性能 当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile 当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作 同时把当前Region Split成2个Region 父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
- HLog
在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机 因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失 这就需要引入HLog了 每个HRegionServer中都有一个HLog对象 HLog是一个实现Write Ahead Log的类 在每次用户操作写入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的 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感知到 HMaster首先会处理遗留的 HLog文件 将其中不同Region的Log数据进行拆分 分别放到相应region的目录下 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
存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型
- 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 HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式 物理上是Hadoop的Sequence File 首先HFile文件是不定长的 长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo Trailer中有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 但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构 里面的具体结构： 开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度 紧接着是Key，开始是固定长度的数值 表示RowKey的长度，紧接着是RowKey 然后是固定长度的数值，表示Family的长度 然后是Family，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了
- HLogFile
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
参考文章
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665096379718834187&wfr=spider&for=pc https://baike.baidu.com/item/HBase/7670213?fr=aladdin
