[TOC] # 整体结构  `/hbase/data/default` 1. Table中的所有行都按照row key的字典序排列。 2. Table 在行的方向上分割为多个Hregion 3. region按大小分割的(默认10G)，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion。 4. Hregion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。 5. HRegion虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。 事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个column family。 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。 单个region大小由配置参数`HBase.hregion.max.filesize`决定,这个参数在你部署的hbase-site.xml设置.当一个region大小变得大于该值(因为写入了更多数据),它会切分2个region  # STORE FILE&HFILE结构 StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。 附：HFile的格式为：  首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。正如图中所示的，Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。 File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。 Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。 Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。 每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。 每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。 HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：  开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是 RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。 HFile分为六个部分： Data Block 段–保存表中的数据，这部分可以被压缩 Meta Block 段 (可选的)–保存用户自定义的kv对，可以被压缩。 File Info 段–Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。 Data Block Index 段–Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block的第一条记录的key。 Meta Block Index段 (可选的)–Meta Block的索引。 Trailer–这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先 读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。 HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。 目标Hfile的压缩支持两种方式：Gzip，Lzo HFile是以经过排序的key-value对象进行存储的,写入文件的时候,只需要采用顺序写,写入速度非常快 # Memstore与storefile和blockcache 一个region由多个store组成，每个store包含一个列族的所有数据 Store包括位于内存的memstore和位于硬盘的storefile 写操作先写入memstore,当memstore中的数据量达到某个阈值，Hregionserver启动flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独一个storefile 当storefile大小超过一定阈值后，会把当前的region分割成两个，并由Hmaster分配给相应的region服务器，实现负载均衡 客户端检索数据时，先在memstore找,然后在blockcache中找,找不到再找storefile **memstore主要用于写缓存,而blockcache用于读缓存** HBase在读操作上使用了LRU(最近最少使用算法)缓存技术.这种缓存也叫做BlockCache. BlockCache设计用来保存从HFile里读入内存的频繁访问的数据,避免硬盘读.  # HLog(WAL log) WAL 意为Write ahead log(`http://en.wikipedia.org/wiki/Write-ahead_logging`)，类似mysql中的binlog,用来 做灾难恢复只用，Hlog记录数据的所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。 每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。这样不同region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高对table的写性能。带来的麻烦是，如果一台region server下线，为了恢复其上的region，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。 HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File： * HLog Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是”写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。 * HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。 # 表结构