HBase简介
HBase – HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据；GoogleBigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
上图描述了HadoopEcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，HadoopHDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，HadoopMapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
HBase访问接口1. Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合HadoopMapReduce Job并行批处理HBase表数据
2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用
3. ThriftGateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据
4. REST Gateway，支持REST风格的Http API访问HBase,解除了语言限制
5. Pig，可以使用PigLatin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduceJob来处理HBase表数据，适合做数据统计
6. Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase
HBase数据模型Table & ColumnFamilyRow Key | Timestamp | Column Family | |
URI | Parser | ||
r1 | t3 | url= | title=天天特价 |
t2 | host=taobao.com | ||
t1 | |||
r2 | t5 | url= | content=每天… |
t4 | host=alibaba.com | ||
? Row Key:行键，Table的主键，Table中的记录按照RowKey排序
? Timestamp:时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的versionnumber
? ColumnFamily：列簇，Table在水平方向有一个或者多个ColumnFamily组成，一个ColumnFamily中可以由任意多个Column组成，即ColumnFamily支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。
Table & Region当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理：
HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.
? .META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个regoin
? -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
? Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。
MapReduce on HBase在HBase系统上运行批处理运算，最方便和实用的模型依然是MapReduce，如下图：
HBase Table和Region的关系，比较类似HDFSFile和Block的关系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormatAPI，可以方便的将HBaseTable作为HadoopMapReduce的Source和Sink，对于MapReduceJob应用开发人员来说，基本不需要关注HBase系统自身的细节。
HBase系统架构
HBaseClient使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
ZookeeperZookeeperQuorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点问题，见下文描述
HMasterHMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的MasterElection机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：
1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. 在Region Split后，负责新Region的分配
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上的Regions迁移
HRegionServerHRegionServer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。
HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个ColumnFamily的存储，可以看出每个ColumnFamily其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个ColumnFamily中，这样最高效。
HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted MemoryBuffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBaseI/O的高性能。当StoreFilesCompact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前RegionSplit成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程：
Write Requests
当一个写的请求到来的时候，它首先会写到一个叫做HLog的write-ahead-log中，再写入MemStore。每一个HStore只能有一个MemStore。
Read Requests
当一起读取的请求到来的时候，HReginServer会先在MemStore中寻找该数据，当找不到的时候，才会去在StoreFile中寻找。
Cache Flushes
当MemStore到达配置的大小以后，将会创建一个HFile，将其写到磁盘中去。这将减少HReginServer的内存压力。
在读和写的过程中，Cache flushes将会经常发生。当创建一个新的StoreFile的时候，读和写的操作会被挂起，知道新的StoreFile创建好，并被加入到HStroe的管理中后才可以使用。
Compactions
当一定数量的StoreFile超过一个配置的阀值之后，压缩操作就会开始执行。压缩操作的主要工作就是周期性地将一些StoreFile合并成一个StoreFile。
在执行压缩操作的过程中，HReginServer的读和写操作将被挂起，直到操作执行完毕。
Region Splits
当一个HStore所管理的StoreFile超过一个配置（当前是256MB）的值以后，将会执行Region的切分操作。Region的切分操作将原先的Region对半分割为2个新的Region。
在进行Region切分的操作过程中，读和写的操作将被挂起，直到完成为止。
在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现WriteAheadLog的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在LoadRegion的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会ReplayHLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HBase中的所有数据文件都存储在HadoopHDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：
1. HFile，HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile
2. HLog File，HBase中WAL（WriteAhead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的SequenceFile
HFile下图是HFile的存储格式：
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。FileInfo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。DataIndex和MetaIndex块记录了每个Data块和Meta块的起始点。
Data Block是HBaseI/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的BlockCache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。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。
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TimeStamp和KeyType（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。
HLogFile
上图中示意了HLog文件的结构，其实HLog文件就是一个普通的HadoopSequence File，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 sequencenumber和timestamp，timestamp是“写入时间”，sequencenumber的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequencenumber。
HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。
转自：http://hi.baidu.com/zhangxinandala/blog/item/4b20fa37f97825a8d1a2d3e6.html