結構介紹
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分散式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
與FUJITSU Cliq等商用大數據產品不同，HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其檔案存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其檔案存儲系統；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據；Google Bigtable利用 Chubby作為協同服務，HBase利用Zookeeper作為對應。
HBase上圖描述Hadoop EcoSystem中的各層系統。其中,HBase位於結構化存儲層，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持，Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。
此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的非常簡單。 Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS數據導入功能，使得傳統資料庫數據向HBase中遷移變的非常方便。
模型
主要討論邏輯模型和物理模型
（1）邏輯模型
Hbase的名字的來源是Hadoop database，即hadoop資料庫。
主要是從用戶角度來考慮，即如何使用Hbase。
（2）物理模型
主要從實現Hbase的角度來討論
訪問接口
1. Native Java API，最常規和高效的訪問方式，適合Hadoop MapReduce Job並行批處理HBase表數據
2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最簡單的接口，適合HBase管理使用
3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技術，支持C++，PHP，Python等多種語言，適合其他異構系統線上訪問HBase表數據
4. REST Gateway，支持REST 風格的Http API訪問HBase, 解除了語言限制
5. Pig，可以使用Pig Latin流式程式語言來操作HBase中的數據，和Hive類似，本質最終也是編譯成MapReduce Job來處理HBase表數據，適合做數據統計
6. Hive，當前Hive的Release版本尚沒有加入對HBase的支持，但在下一個版本Hive 0.7.0中將會支持HBase，可以使用類似SQL語言來訪問HBase
HBase數據模型Table & Column Family
| Row Key | Timestamp | Column Family | |
| URI | Parser | ||
| r1 | t3 | url=http:// | title= |
| t2 | host=com | ||
| t1 | |||
| r2 | t5 | url=http:// | content=每天… |
| t4 | host=com |
Ø Row Key: 行鍵，Table的主鍵，Table中的記錄默認按照Row Key升序排序
Ø Timestamp:時間戳，每次數據操作對應的時間戳，可以看作是數據的version number
Ø Column Family：列簇，Table在水平方向有一個或者多個Column Family組成，一個Column Family中可以由任意多個Column組成，即Column Family支持動態擴展，無需預先定義Column的數量以及類型，所有Column均以二進制格式存儲，用戶需要自行進行類型轉換。
Table & Region
當Table隨著記錄數不斷增加而變大後，會逐漸分裂成多份splits，成為regions，一個region由[startkey,endkey)表示，不同的region會被Master分配給相應的RegionServer進行管理：
HBase-ROOT- && .META. Table
HBase中有兩張特殊的Table，-ROOT-和.META.
.META.：記錄了用戶表的Region信息，.META.可以有多個regoin
-ROOT-：記錄了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一個region
Ø Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location
HBaseClient訪問用戶數據之前需要首先訪問zookeeper，然後訪問-ROOT-表，接著訪問.META.表，最後才能找到用戶數據的位置去訪問，中間需要多次網路操作，不過client端會做cache快取。
MapReduce on HBase
在HBase系統上運行批處理運算，最方便和實用的模型依然是MapReduce，如下圖：
HBaseHBase Table和Region的關係，比較類似HDFS File和Block的關係，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API，可以方便的將HBase Table作為Hadoop MapReduce的Source和Sink，對於MapReduce Job套用開發人員來說，基本不需要關注HBase系統自身的細節。
HBase系統架構
HBaseClient
HBase Client使用HBase的RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信，對於管理類操作，Client與HMaster進行RPC；對於數據讀寫類操作，Client與HRegionServer進行RPC
1 Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存儲了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以Ephemeral方式註冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的健康狀態。此外，Zookeeper也避免了HMaster的單點問題，見下文描述HMasterHMaster沒有單點問題，HBase中可以啟動多個HMaster，通過Zookeeper的Master Election機制保證總有一個Master運行，HMaster在功能上主要負責Table和Region的管理工作：
1. 管理用戶對Table的增、刪、改、查操作
2. 管理HRegionServer的負載均衡，調整Region分布
3. 在Region Split後，負責新Region的分配
4. 在HRegionServer停機後，負責失效HRegionServer 上的Regions遷移
HRegionServer
HRegionServer主要負責回響用戶I/O請求，向HDFS檔案系統中讀寫數據，是HBase中最核心的模組。
HRegionServer內部管理了一系列HRegion對象，每個HRegion對應了Table中的一個Region，HRegion中由多個HStore組成。每個HStore對應了Table中的一個Column Family的存儲，可以看出每個Column Family其實就是一個集中的存儲單元，因此最好將具備共同IO特性的column放在一個Column Family中，這樣最高效。
HStore存儲是HBase存儲的核心了，其中由兩部分組成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用戶寫入的數據首先會放入MemStore，當MemStore滿了以後會Flush成一個StoreFile（底層實現是HFile），當StoreFile檔案數量增長到一定閾值，會觸發Compact合併操作，將多個StoreFiles合併成一個StoreFile，合併過程中會進行版本合併和數據刪除，因此可以看出HBase其實只有增加數據，所有的更新和刪除操作都是在後續的compact過程中進行的，這使得用戶的寫操作只要進入記憶體中就可以立即返回，保證了HBase I/O的高性能。當StoreFiles Compact後，會逐步形成越來越大的StoreFile，當單個StoreFile大小超過一定閾值後，會觸發Split操作，同時把當前Region Split成2個Region，父Region會下線，新Split出的2個孩子Region會被HMaster分配到相應的HRegionServer上，使得原先1個Region的壓力得以分流到2個Region上。下圖描述了Compaction和Split的過程：
在理解了上述HStore的基本原理後，還必須了解一下HLog的功能，因為上述的HStore在系統正常工作的前提下是沒有問題的，但是在分散式系統環境中，無法避免系統出錯或者宕機，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的記憶體數據將會丟失，這就需要引入HLog了。每個HRegionServer中都有一個HLog對象，HLog是一個實現Write Ahead Log的類，在每次用戶操作寫入MemStore的同時，也會寫一份數據到HLog檔案中（HLog檔案格式見後續），HLog檔案定期會滾動出新的，並刪除舊的檔案（已持久化到StoreFile中的數據）。當HRegionServer意外終止後，HMaster會通過Zookeeper感知到，HMaster首先會處理遺留的 HLog檔案，將其中不同Region的Log數據進行拆分，分別放到相應region的目錄下，然後再將失效的region重新分配，領取 到這些region的HRegionServer在Load Region的過程中，會發現有歷史HLog需要處理，因此會Replay HLog中的數據到MemStore中，然後flush到StoreFiles，完成數據恢復。
存儲格式
HBase中的所有數據檔案都存儲在Hadoop HDFS檔案系統上，主要包括上述提出的兩種檔案類型：
1. HFile， HBase中KeyValue數據的存儲格式，HFile是Hadoop的二進制格式檔案，實際上StoreFile就是對HFile做了輕量級包裝，即StoreFile底層就是HFile
2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存儲格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
下圖是HFile的存儲格式：
首先HFile檔案是不定長的，長度固定的只有其中的兩塊：Trailer和FileInfo。正如圖中所示的，Trailer中有指針指向其他數據塊的起始點。File Info中記錄了檔案的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index塊記錄了每個Data塊和Meta塊的起始點。
Data Block是HBase I/O的基本單元，為了提高效率，HRegionServer中有基於LRU的Block Cache機制。每個Data塊的大小可以在創建一個Table的時候通過參數指定，大號的Block有利於順序Scan，小號Block利於隨機查詢。每個Data塊除了開頭的Magic以外就是一個個KeyValue對拼接而成, Magic內容就是一些隨機數字，目的是防止數據損壞。後面會詳細介紹每個KeyValue對的內部構造。
HFile裡面的每個KeyValue對就是一個簡單的byte數組。但是這個byte數組裡面包含了很多項，並且有固定的結構。我們來看看裡面的具體結構：
開始是兩個固定長度的數值，分別表示Key的長度和Value的長度。緊接著是Key，開始是固定長度的數值，表示RowKey的長度，緊接著是RowKey，然後是固定長度的數值，表示Family的長度，然後是Family，接著是Qualifier，然後是兩個固定長度的數值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這么複雜的結構，就是純粹的二進制數據了。
HLogFile
上圖中示意了HLog檔案的結構，其實HLog檔案就是一個普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey對象，HLogKey中記錄了寫入數據的歸屬信息，除了table和region名字外，同時還包括 sequence number和timestamp，timestamp是“寫入時間”，sequence number的起始值為0，或者是最近一次存入檔案系統中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue對象，即對應HFile中的KeyValue，可參見上文描述。
文檔
HBase最新官方參考指南中文版
HBaseReferenceGuide
