物理存儲架構
整體結構
Table中的所有行都按照row key的字典序排列。
Table 在行的方向上分割爲多個Hregion。
region按大小分割的(默認10G)，每個表一開始只有一個region，隨着數據不斷插入表，region不斷增大，當增大到一個閾值的時候，Hregion就會等分會兩個新的Hregion。當table中的行不斷增多，就會有越來越多的Hregion。
Hregion是Hbase中分佈式存儲和負載均衡的最小單元。最小單元就表示不同的Hregion可以分佈在不同的HRegion server上。但一個Hregion是不會拆分到多個server上的。
HRegion雖然是負載均衡的最小單元，但並不是物理存儲的最小單元。
事實上，HRegion由一個或者多個Store組成，每個store保存一個column family。
每個Strore又由一個memStore和0至多個StoreFile組成。如上圖
STORE FILE & HFILE結構
StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。
附：HFile的格式爲：
首先HFile文件是不定長的，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，爲了提高效率，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。
HFile裏面的每個KeyValue對就是一個簡單的byte數組。但是這個byte數組裏麪包含了很多項，並且有固定的結構。我們來看看裏面的具體結構：
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。
緊接着是Key，開始是固定長度的數值，表示RowKey的長度，緊接着是 RowKey，然後是固定長度的數值，表示Family的長度，然後是Family，接着是Qualifier（限定符），然後是兩個固定長度的數值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這麼複雜的結構，就是純粹的二進制數據了。
HFile分爲六個部分：
- Data Block 段–保存表中的數據，這部分可以被壓縮
- Meta Block 段 (可選的)–保存用戶自定義的kv對，可以被壓縮。
- File Info 段–Hfile的元信息，不被壓縮，用戶也可以在這一部分添加自己的元信息。
- Data Block Index 段–Data Block的索引。每條索引的key是被索引的block的第一條記錄的key。
- Meta Block Index段 (可選的)–Meta Block的索引。
- Trailer–這一段是定長的。保存了每一段的偏移量，讀取一個HFile時，會首先讀取Trailer，Trailer保存了每個段的起始位置(段的Magic Number用來做安全check)，然後，DataBlock Index會被讀取到內存中，這樣，當檢索某個key時，不需要掃描整個HFile，而只需從內存中找到key所在的block，通過一次磁盤io將整個 block讀取到內存中，再找到需要的key。DataBlock Index採用LRU機制淘汰。
- HFile的Data Block，Meta
Block通常採用壓縮方式存儲，壓縮之後可以大大減少網絡IO和磁盤IO，隨之而來的開銷當然是需要花費cpu進行壓縮和解壓縮。
目標Hfile的壓縮支持兩種方式：Gzip，Lzo。
Memstore與storefile
一個region由多個store組成，每個store包含一個列族的所有數據
Store包括位於內存的memstore和位於硬盤的storefile
寫操作先寫入memstore,當memstore中的數據量達到某個閾值，Hregionserver啓動flashcache進程寫入storefile,每次寫入形成單獨一個storefile，輸出多個storefile後，當storefile數量達到閾值時，將多個合併成一個大的storefile。
當storefile大小超過一定閾值後，會把當前的region分割成兩個，並由Hmaster分配給相應的region服務器，實現負載均衡
客戶端檢索數據時，先在memstore找，找不到再找storefile
HLog(WAL log)
WAL 意爲Write ahead log(http://en.wikipedia.org/wiki/Write-ahead_logging)，類似mysql中的binlog,用來 做災難恢復時用，Hlog記錄數據的所有變更,一旦數據修改，就可以從log中進行恢復。
每個Region Server維護一個Hlog,而不是每個Region一個。這樣不同region(來自不同table)的日誌會混在一起，這樣做的目的是不斷追加單個文件相對於同時寫多個文件而言，可以減少磁盤尋址次數，因此可以提高對table的寫性能。帶來的麻煩是，如果一臺region server下線，爲了恢復其上的region，需要將region server上的log進行拆分，然後分發到其它region server上進行恢復。
HLog文件就是一個普通的Hadoop Sequence File：
HLog 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的起始值爲0，或者是最近一次存入文件系統中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。