HBase 系統架構圖
組成部件說明
Client：
使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信
Client與HMaster進行通信進行管理類操作
Client與HRegionServer進行數據讀寫類操作
Zookeeper：
Zookeeper Quorum存儲-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式註冊到Zookeeper中，HMaster隨時感知各個HRegionServer的健康狀況
Zookeeper避免HMaster單點問題
HMaster：
HMaster沒有單點問題，HBase中可以啓動多個HMaster，通過Zookeeper的Master Election機制保證總有一個Master在運行
主要負責Table和Region的管理工作：
1 管理用戶對錶的增刪改查操作
2 管理HRegionServer的負載均衡，調整Region分佈
3 Region Split後，負責新Region的分佈
4 在HRegionServer停機後，負責失效HRegionServer上Region遷移
HRegionServer：
HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據
HRegionServer管理一些列HRegion對象；
每個HRegion對應Table中一個Region，HRegion由多個HStore組成；
每個HStore對應Table中一個Column Family的存儲；
Column Family就是一個集中的存儲單元，故將具有相同IO特性的Column放在一個Column Family會更高效
HStore：
HBase存儲的核心。由MemStore和StoreFile組成。
MemStore是Sorted Memory Buffer。用戶寫入數據的流程：
Client寫入 -> 存入MemStore，一直到MemStore滿 -> Flush成一個StoreFile，直至增長到一定閾值 -> 觸發Compact合併操作 -> 多個StoreFile合併成一個StoreFile，同時進行版本合併和數據刪除 -> 當StoreFiles Compact後，逐步形成越來越大的StoreFile -> 單個StoreFile大小超過一定閾值後，觸發Split操作，把當前Region Split成2個Region，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。
由此過程可知，HBase只是增加數據，有所得更新和刪除操作，都是在Compact階段做的，所以，用戶寫操作只需要進入到內存即可立即返回，從而保證I/O高性能。
HLog
引入HLog原因：
在分佈式系統環境中，無法避免系統出錯或者宕機，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的內存數據就會丟失，引入HLog就是防止這種情況
工作機制：
每個HRegionServer中都會有一個HLog對象，HLog是一個實現Write Ahead Log的類，每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件，HLog文件定期會滾動出新，並刪除舊的文件(已持久化到StoreFile中的數據)。當HRegionServer意外終止後，HMaster會通過Zookeeper感知，HMaster首先處理遺留的HLog文件，將不同region的log數據拆分，分別放到相應region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。
HBase存儲格式
HBase中的所有數據文件都存儲在Hadoop HDFS文件系統上，格式主要有兩種：
1 HFile HBase中KeyValue數據的存儲格式，HFile是Hadoop的二進制格式文件，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
圖片解釋：
HFile文件不定長，長度固定的塊只有兩個：Trailer和FileInfo
Trailer中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。這個byte數組裏麪包含了很多項，並且有固定的結構。
KeyLength和ValueLength：兩個固定的長度，分別代表Key和Value的長度
Key部分：Row Length是固定長度的數值，表示RowKey的長度，Row 就是RowKey
Column Family Length是固定長度的數值，表示Family的長度
接着就是Column Family，再接着是Qualifier，然後是兩個固定長度的數值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）
Value部分沒有這麼複雜的結構，就是純粹的二進制數據
HLog File
HLog文件就是一個普通的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 。