HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。
HBase特性：
1 高可靠性
2 高效性
3 面向列
4 可伸缩
5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群
HBase是Google BigTable的开源实现，其相互对应如下：
| HBase | ||
| 文件存储系统 | GFS | HDFS |
| 海量数据处理 | MapReduce Hadoop | MapReduce |
| 协同服务管理 | Chubby | Zookeeper |
HBase关系图：
HBase位于结构化存储层，围绕HBase，各部件对HBase的支持情况：
| Hadoop部件 | 作用 |
| HDFS | 高可靠的底层存储支持 |
| MapReduce | 高性能的计算能力 |
| Zookeeper | 稳定服务和failover机制 |
| Pig&Hive | 高层语言支持，便于数据统计 |
| Sqoop | 提供RDBMS数据导入，便于传统数据库向HBase迁移 |
访问HBase的接口
| 方式 | 特点 | 场合 |
| Native Java API | 最常规和高效 | Hadoop MapReduce Job并行处理HBase表数据 |
| HBase Shell | 最简单接口 | HBase管理使用 |
| Thrift Gateway | 利用Thrift序列化支持多种语言 | 异构系统在线访问HBase表数据 |
| Rest Gateway | 解除语言限制 | Rest风格Http API访问 |
| Pig | Pig Latin六十编程语言处理数据 | 数据统计 |
| Hive | 简单 | SqlLike |
HBase 数据模型
组成部件说明：
Row Key： Table主键 行键 Table中记录按照Row Key排序
Timestamp： 每次对数据操作对应的时间戳，也即数据的version number
Column Family： 列簇，一个table在水平方向有一个或者多个列簇，列簇可由任意多个Column组成，列簇支持动态扩展，无须预定义数量及类型，二进制存储，用户需自行进行类型转换
Table&Region
1. Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions
2. 一个region由[startkey，endkey)表示
3. 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
两张特殊表：-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多个region
-ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region
Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
客户端访问数据的流程：
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表
多次网络操作，不过client端有cache缓存
HBase 系统架构图
组成部件说明
Client：
使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信；Client与HMaster进行通信进行管理类操作；Client与HRegionServer进行数据读写类操作。
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Master Election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：
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。
由此过程可知，HBase只是增加数据，有所得更新和删除操作，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以外退出，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。
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 File
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。
原文： http://blog.chedushi.com/archives/9723 作者： 岭南六少
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