一、HBase简介
1，定义:
HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。
2，HBase的架构图:
架构角色:
1）Master
Master是所有Region Server的管理者，其实现为HRegionServer,主要作用有:
a>对于表的DDL操作：create，delete，alter b>对于RegionServer的操作：分配regions到每个RegionServer，监控每个RegionServer的状态，负载均衡和故障转移。
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。
3）WAL：
由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写入Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入到Memstore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。
4）MemStore：
写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。
5）StoreFile：
保存实际数据的物理文件，StoreFile以HFile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile(HFile)，数据在StoreFile上是有序的。
3，数据模型：
1）Name Space
命名空间，类似于关系型数据库的DataBase概念，每个命名空间下有多个表。HBase有两个自带的命名空间，分别是hbase和default，hbase中存放的是HBase的内置表，default表示用户默认使用的命名空间。
2）Region
类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase定义表时只需要生命列簇即可，不需要声明具体的列。这意味着，往HBase写入数据时，字段可以动态、按需指定。
3）Row
HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column(列)组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询时智能根据RowKey进行检索，所以RowKey的书籍十分重要。
4）Cloumn
HBase中的每个列都由Cloumn Family（列簇）和Cloumn Qualifier（列限定符）进行限定，例如info：name，info：age。建表时，只需指明列簇，而列限定符无需预先定义。
5）Time Stamp
用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会自动为其加上该字段，其值为写入HBase的时间。
6）Cell
由{rowkey, column Family：column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元。cell 中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。二、HBase写数据流程
）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 #zk get /hbase/meta-region-server
）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。
并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。 #hbase scan 'hbase:meta' 查询到具体哪张表由哪个Region Server维护
）与目标 Region Server 进行通讯；
）将数据顺序写入（追加）到 WAL；
）将数据写入对应的 MemStore，数据会在 MemStore 进行排序；
）向客户端发送 ack；
）等达到 MemStore 的刷写时机后，将数据刷写到 HFile。
三、HBase读数据流程
）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
）与目标 Region Server 进行通讯；
）分别在 Block Cache（读缓存），MemStore 和 Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
）将从文件中查询到的数据块（Block，HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB）缓存到Block Cache。
）将合并后的最终结果返回给客户端。