HBase存储原理、读写原理
HBase存储原理（架构）
HBase依赖于Zookeeper和Hadoop的，所以在启动HBase前需要启动Zookeeper和Hadoop。
HMaster用于管理整个HBase集群，即管理每个HRegionServer，它掌握着整个集群的元数据信息，同时会将相应的数据存储到Zookeeper（元数据信息、高可用信息等）。
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HMaster的职责： -
1）管理用户对Table的增、删、改、查操作； -
2）记录region在哪台Hregion server上； -
3）在Region Split后，负责新Region的分配； -
4）新机器加入时，管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布； -
5）在HRegion Server宕机后，负责失效HRegion Server上的Regions迁移。
HRegionServer是每台机器上的一个Java进程（一台机器只有一个HRegionServer进程），用来处理客户端的读写请求（和Hadoop的DataNode类似），并维护着元数据信息。
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HRegionServer的职责： -
1）HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。 -
2）HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。
每个HRegionServer有一个HLog（有且仅有一个）。HLog是操作日志，用来做灾难恢复的，当客户端发起一个写请求时，会先往HLog中写再往Memory Store中写。假设没有HLog，我们进行一个写请求，会首先写到Memory Store上，等到Memory Store到达一定容量后，才会flush到StoreFile中。但是如果在这之前主机断电了呢？那这部分操作的数据全丢失了。这显然不是我们想到的结果，于是就有了HLog。
每个HRegionServer里面有多个HRegion，一个HRegion对应于HBase的一张表（也可能是表的一部分，因为表太大了会切分，表和HRegion的对应关系是一对多），当这张表到一定大小的时候会进行切分，切分成两个HRegion，切分出来的新的HRegion会保存到另一台机器上。每个HRegionServer里面有多个HRegion，可以理解为有多张表。
每个HRegion里面有多个Store（一张表中有多个列族），一个Store对应于HBase一张表的一个列族，。按照这个原理，我们在设计列族的时候，可以把经常查询的列放在同一个列族，这样可以提高效率，因为同一个列族在同一个文件里面（不考虑切分）。
每个Store有一个内存级别的存储Memory Store（有且仅有一个）。当Memory Store达到一定大小或一定时间后会进行数据刷写（flush），写到磁盘中（即HFile）。
每个Store有多个磁盘级别的存储StoreFile，Memory Store每刷写一次就形成一个StoreFile，HFile是StoreFile在HDFS上的存储格式。
HBase读原理
在上图中，我们模拟一下客户端读取数据过程，假设Zookeeper存放的meta表在RS1机器上，meta表存放的内容如下，Student表行键范围在1~100的存放在RS4上，在101~200的存放在RS3上，等等。
客户端现在要读取Student表的第100行，具体步骤如下：
1. 客户端向Zookeeper发起请求，请求元数据所在RegionServer，Zookeeper集群存放的是HBase的meta表所在位置。
2. Zookeeper返回给客户端元数据所在RegionServer（即RS1）。
3. 客户端收到应答后去请求RS1，请求查询Student表的rowkey=100数据所在位置。
4. 在RS1上查询meta表可知该数据在RS4机器上，即返回给客户端rowkey所在位置（RS4）。
5. 客户端收到应答后去请求RS4读数据。
6. RS4查询数据返回给客户端。查询时先去内存（MemStore）查找，因为内存是最新的数据，如果找到了就返回结果，如果没找到则去缓存（cache）找，如果找到了就返回结果，如果还没找到就去磁盘（StoreFile）找，如果在磁盘找到了，则先将结果写入缓存（cache），再返回给客户端，写入缓存是为了下次查询提高效率。
可以发现，在整个读过程中HMaster并没有参与，即读流程与HMaster无关，所以如果HMaster挂了，也是可以读数据的。
HBase写原理
HBase的写是比读快的，为什么呢，看下面的写过程，同样假设Zookeeper存放的meta表在RS1机器上，meta表存放的内容如下，Student表行键范围在1~100的存放在RS4上，在101~200的存放在RS3上，等等。
客户端现在要插入数据给Student表，其中rowkey=100，具体步骤如下：
1. 客户端向Zookeeper发起请求，请求元数据所在RegionServer，Zookeeper集群存放的是HBase的meta表所在位置。
2. Zookeeper返回给客户端元数据所在RegionServer（即RS1）。
3. 客户端收到应答后去请求RS1，请求查询Student表的rowkey=100数据所在位置。
4. 在RS1上查询meta表可知该数据在RS2机器上，即返回给客户端rowkey所在位置（RS2）。
5. 客户端收到应答后去请求RS4写入数据。
6. RS2收到请求，先将数据写入HLog，再将数据写入MemStore，写入MemStore后就返回给客户端写入成功信息，此时，客户端的写流程完成了。
因为写入内存就结束了写流程，不用访问磁盘，所以总体比读流程是快一点的。
同样，在整个写流程中HMaster也没有参与，所以如果HMaster挂了，也是可以进行写数据的。但是，如果时间长了，表的大小一直变大，而HMaster却挂了，即不会触发Region切分，这样就会导致数据倾斜，系统就变得不安全了。
以进行写数据的。但是，如果时间长了，表的大小一直变大，而HMaster却挂了，即不会触发Region切分，这样就会导致数据倾斜，系统就变得不安全了。**