架构一
组件说明：
1，Client：
- 是Hbase的入口，增删改查都是从这里开始，对外提供一系列API
- 跟Zookeeper交互的目的是为了获取Region信息(老版本的ROOT—Meta 新版本里只有Meta)，获得到了这个信息以后(会缓存起来，避免频繁跑到zookeeper来获取这些信息)，就直接奔向Region Server，进行数据的增删改查。
- Client 是使用HBase RPC机制与HMaster 和HRegionServer 进行通信。
- Client 与 HMaster 之间只会进行管理类的操作。（架构图里面没有Client到HMater的连线，并不意味着他俩没有互动，在需要对数据表操作（数据表的新建 删除 修改）的时候Client就需要跟HMaster交互。）
- Client 与 HRegionServer会进行数据读写类操作。
- Client 对数据增删改查的实施目的地就是Region Server上面的Region。
2，Zookeeper:
- 避免HMaster单节点故障（HA，领导选举机制，保证系统里面有一台可用的Master）
- 管理HRegionServer和HMaster的注册信息
- 存贮Root（老版本）以及Meta的信息（Root中记录的是Meta的信息，Meta中记录的是Region的信息）
3，HMaster:
- 管理用户对表的增删改查操作，注意：重点是 表，而不是表中的数据。
- 管理HRegionServer的负载均衡，以及调整Region分布。
- Region Split以后（Region存储量达到一定的阈值），负责新Region分布。
- HRegionServer停机以后，负责失效HRegionServer上的Region的迁移。（还有疑问，HRegionServer都挂了，HBase从哪里知道这台Server上的Region信息？从目前的认知，暂时理解为Zookeeper，待验证）
4，HRegionServer:
- 核心模块，主要负责相应用户I/O请求，直接操作HDSF文件系统中的数据。
- HRegionServer管理的是一系列的HRegion对象，每个Region则对应的是Table中的一部分数据。
- HRegion 是由多个Store组成。
- 每个Store对应Table里面的一个Column Family存储。（需要在后面的实践中进一步验证）。
- Column Family 就是一个集中的存储单元，将具有相同I/O特性的Column放在一个Column Family里面会更高效。
HStore：
- 存储核心，组成部分为MenStore和StoreFile
- Client写入---》存储MemStore，达到阈值---》Flush成一个StoreFile，当StoreFile数量达到一定的阈值以后 ---》触发合并（Compact），使多个StoreFile合并成一个大的StoreFile，同时会进行版本合并以及数据删除 ---》当StoreFile，越来越大到超过一定的阈值以后 --》触发分割Split操作，把当前Region分割成2个Region，原先的Region会下线，新出来的两个Region会被HMaster重新分配到相应的HRegionServer上。（HBase只是增加数据，有所得更新和删除操作，都是在Compact阶段做的，所以，用户写操作只需要进入到内存即可立即返回，从而保证I/O高性能。）
- Client读取数据流程？
Hlog:
目的：在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的数据会消失，引入Hlog就是为了避免这种情况。
机制：每个HRegionServer中都会有一个HLOG对象，Hlog是一个 Write Ahead Log的类（有待进一步验证），每次用户（Client）写入数据到MemStore中的同时，也会写一份数据到Hlog，Hlog会定期回滚出新，并且会删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。
当HRegionServer意外终止以后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster会先处理遗留下来的Hlog，将不同Region的log数据拆分，分配到相应Region目录下，然后在将失效的Region重新分配，领取到这些Region的HRegionServer在Load Region 的过程中，会发现有历史的HLOG需要处理，因此会根据HLOG中的数据重新导入到MemStore中，然后flush到Storefile中，完成数据恢复。
HBase存储格式：（待进一步验证）
HBase所有的数据文件都是存储到HDFS文件系统上，格式主要有两种：
- HFile （传统Hadoop的Key Value格式，二进制格式文件）
- HLog HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File。
HFile:
- HFile文件不定长，长度固定的块只有两个：Trailer和FileInfo
- Trailer中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。这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构
- KeyLength和ValueLength：两个固定的长度，分别代表Key和Value的长度
- Key部分：Row Length是固定长度的数值，表示RowKey的长度，Row 就是RowKey
- Column Family Length是固定长度的数值，表示Family的长度
- 接着就是Column Family，再接着是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
Hlog File:
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence 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 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。
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