物理存储
1. 整体结构
- Table 中的所有行都按照 Row Key 的字典序排列。
- Table 在行的方向上分割为多个 HRegion。
- HRegion按大小分割的(默认10G)，每个表一开始只有一 个HRegion，随着数据不断插入表，HRegion不断增大，当增大到一个阀值的时候，HRegion就会等分会两个新的HRegion。当Table 中的行不断增多，就会有越来越多的 HRegion。
- HRegion 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 HRegion Server 上。但一个 HRegion 是不会拆分到多个 Server 上的。
- HRegion 虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。
事实上，HRegion 由一个或者多个 Store 组成，每个 Store 保存一个 Column Family。
每个 Strore 又由一个 MemStore 和0至多个 StoreFile 组成。如上图。
2. StoreFile 和 HFile 结构
StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。
HFile的格式为：
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。正如图中所示的，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。我们来看看里面的具体结构：
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。
HFile分为六个部分：
- Data Block 段–保存表中的数据，这部分可以被压缩.
- Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对，可以被压缩。
- File Info 段–Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。
- Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key。
- Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引。
- Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。
HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。
目前HFile的压缩支持两种方式：Gzip，Lzo。
3. Memstore与StoreFile
一个 HRegion 由多个 Store 组成，每个 Store 包含一个列族的所有数据
Store 包括位于内存的 Memstore 和位于硬盘的 StoreFile。
写操作先写入 Memstore，当 Memstore 中的数据量达到某个阈值，HRegionServer 启动 FlashCache 进程写入 StoreFile，每次写入形成单独一个 StoreFile
当 StoreFile 大小超过一定阈值后，会把当前的 HRegion 分割成两个，并由 HMaster 分配给相应的 HRegion 服务器，实现负载均衡
客户端检索数据时，先在memstore找，找不到再找storefile。
4. HLog(WAL log)
WAL 意为Write ahead log，类似 mysql 中的 binlog,用来 做灾难恢复时用，Hlog记录数据的所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。
每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是，如果一台region server下线，为了恢复其上的region，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File：
- HLog 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，可参见上文描述。
读写过程
1. 读请求过程：
HRegionServer保存着meta表以及表数据，要访问表数据，首先Client先去访问zookeeper，从zookeeper里面获取meta表所在的位置信息，即找到这个meta表在哪个HRegionServer上保存着。
接着Client通过刚才获取到的HRegionServer的IP来访问Meta表所在的HRegionServer，从而读取到Meta，进而获取到Meta表中存放的元数据。
Client通过元数据中存储的信息，访问对应的HRegionServer，然后扫描所在HRegionServer的Memstore和Storefile来查询数据。
最后HRegionServer把查询到的数据响应给Client。
查看meta表信息
hbase(main):011:0> scan 'hbase:meta'
2. 写请求过程：
Client也是先访问zookeeper，找到Meta表，并获取Meta表元数据。
确定当前将要写入的数据所对应的HRegion和HRegionServer服务器。
Client向该HRegionServer服务器发起写入数据请求，然后HRegionServer收到请求并响应。
Client先把数据写入到HLog，以防止数据丢失。
然后将数据写入到Memstore。
如果HLog和Memstore均写入成功，则这条数据写入成功
