[Hadoop]HBase物理模型

1. Client

   包含访问HBase的接口并维护cache，加快对HBase的访问

2. Zookeeper

   保证任何时候，集群中只有一个master存贮所有Region的寻址入口。实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master存储HBase的schema和table元数据

3. HMaster

   总控节点为Region server分配region负责Region server的负载均衡发现失效的Region server并重新分配其上的region管理用户对table的增删改查操作

4. HRegionServer

   假设一个表有一亿行，数据量很大，根据分布式的思想，我们把它分成几个区域。假设分成10个区域，则每个区域有1千万行。我们把每个区域称之为一个Region。每个HRegionServer管理许多Region。Region server维护region，处理对这些region的IO请求Region server负责split在运行过程中变得过大的region

ZooKeeper存储所有Region的入口，Client通过访问它获得-ROOT-表的的location信息，接着通过-ROOT-表获得.META.表Region信息，最后再通过.META.表获得用户表的Region信息。Client会缓存这些信息，这样下次就可以直接获得用户表的Region信息。

如上图所示，当Client连上HReigonServer后，后者会打开相应的HRegion对象，为每个HColumeFamily创建Store实例，每个Store实例有一个MemStore，一个或多个StoreFile，StoreFile是HFile轻量级的包装。

1. 写数据过程

   首先是把Log写入到HLog中，HLog是标准的Hadoop Sequence File，由于Log数据量小，而且是顺序写，速度非常快；同时把数据写入到内存MemStore中，成功后返回给Client，所以对Client来说，HBase写的速度非常快，因为数据只要写入到内存中，就算成功了。接着检查MemStore是否已满，如果满了，就把内存中的MemStore Flush到磁盘上，形成一个新的StoreFile。当Storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（Compact），在合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile。当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡

2. 读数据过程

   由于无法直接修改HBase里的数据，所有的update和delete操作都转换成append操作，而且HBase里也没有索引，因此读数据都是以Scan的方式进行。Client在读数据时，一般会指定timestamp和ColumnFamily.首先，根据ColumnFamily可以过滤掉很大一部分Store，这也是HBase作为列式数据库的一大优势。然后，根据timestamp和Bloom Filter排除掉一些StoreFiles最后，在剩下的StoreFile （包含MemStore）里Scan查找