阿丹：
基础概念了解之后了解目标知识的架构体系，就能事半功倍。
架构体系
关键组件介绍：
HBase -- Hadoop Database，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PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，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。
描述Hadoop EcoSystem中的各层系统。其中,HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce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是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它构建在Hadoop之上。HBase的架构体系主要包括以下几个组件：
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HMaster: HMaster是HBase集群中的主节点，负责管理整个集群和协调各个RegionServer。它负责分配和管理Region（表的分区）以及处理客户端的请求。
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RegionServer: RegionServer是HBase的工作节点，它负责实际存储和处理数据。每个RegionServer负责多个Region的管理和服务，并处理客户端的读写请求。
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ZooKeeper: ZooKeeper是HBase的协调服务，用于管理和协调HBase集群中的各个组件和任务。它负责监控节点的状态、维护集群配置信息和协调分布式锁等。
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HDFS（Hadoop分布式文件系统）: HBase使用HDFS作为其底层存储文件系统，用于持久化数据和存储表的Region。数据以块（Block）的形式分布在HDFS集群中。
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表和Region: HBase中的数据组织在表中，每个表可以由一个或多个Region组成，每个Region负责表中一部分数据的存储和处理。Region通过分区键进行划分，不同的行数据根据分区键进行垂直分布。
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客户端: HBase提供了Java API供客户端使用，客户端可以通过API与HBase集群进行交互，进行数据的读写操作。
这些组件共同构成了HBase的架构体系，实现了可扩展的、分布式存储和处理大规模数据的能力。
图片中的组件说明：
reginserver:本地服务器
hdfs:是hbase:运行的底层文件系统。
regionserver:理解为数据节点，存储数据
master regionserver要实时向master报告信息。master知道全局的regionserver运行情况，可以控制regionserver的故障转移和region的切分。
结构细化图：
存储设计：
在Hbase中，表被分割成多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。Master进程负责处理不同的RegionServer之间的Region的分发。在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还处理两种类型的文件用于数据存储
- HLog， 预写日志文件，也叫做WAL(write-ahead log)
- HFile 真实的数据存储文件
HLog
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MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，比如解决冲突的服务器，表创建和其它DDLs等操作到它的WAL文件中，这个WALs存储在MasterProcWALs目录下，它不像RegionServer的WALs，HMaster的WAL也支持弹性操作，就是如果Master服务器挂了，其它的Master接管的时候继续操作这个文件。
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WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。
- 通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLog
- WAL位于*/hbase/WALs/*目录下
- MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。
HFile
HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。
探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。
Hfile生成方式
起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。
Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。
而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：
注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。
读写简单流程
