HBase定义
HBase 是一个高可靠、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PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似，HBase利用Hadoop HDFS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Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
HBase架构图
·HMaster链接Zookeeper目的：HMaster需要知道哪些HRegionServere是活的及HRegionServer所在的位置，然后管理HRegionServer。
·HBase内部是通过DFS client把数据写到HDFS上的
·每一个HRegionServer有多个HRegion，每一个HRegion有多个Store，每一个Store对应一个列簇。
·HFile是HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，StoreFile就是对HFile进行了封装，然后进行数据的存储。
·HStore由MemStore和StoreFile组成。
·HLog记录数据的所有变更，可以用来做数据恢复。
·hdfs对应的目录结构为：namespace->table->列簇->列->单元格
HBase架构中各模块功能
Client
整个HBase集群的访问入口；
使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信；
与HMaster进行通信进行管理表的操作；
与HRegionServer进行数据读写类操作；
包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper
保证任何时候，集群中只有一个HMaster；
存贮所有HRegion的寻址入口；
实时监控HRegion Server的上线和下线信息，并实时通知给HMaster；
存储HBase的schema和table元数据；
Zookeeper Quorum存储表地址、HMaster地址。
HMaster
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行，主负责Table和Region的管理工作。
管理用户对表的创建、删除等操作；
管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布；
Region Split后，负责新Region的分布；
在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移工作。
HRegion Server
监控维护HRegion，处理对这些HRegion的IO请求，向HDFS文件系统中读写数据；
负责切分在运行过程中变得过大的HRegion。
Client访问hbase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问Zookeeper和HRegion Server，数据读写访问HRegione Server），HMaster仅仅维护这table和Region的元数据信息，负载很低。
HBase写数据流程
1、Client先访问zookeeper，从meta表获取相应region信息，然后找到meta表的数据
2、根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息
3、找到对应的regionserver
4、把数据分别写到HLog和MemStore上一份
5、MemStore达到一个阈值后则把数据刷成一个StoreFile文件。（若MemStore中的数据有丢失，则可以总HLog上恢复）
6、当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，（这里同时进行版本的合并和数据删除。）
7、当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），这里相当于把一个大的region分割成两个region，并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡。
HBase读取数据流程
1、Client先访问zookeeper，从zookeeper中找到meta表region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。
2、根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息
3、找到这个region对应的regionserver
4、查找对应的region
5、先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)。