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HBase架构组成
从物理结构上，HBase包含了三种类型的server，zookeeper、HMaster、region server，采用一种主从模式的结构。
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region server主要用来服务读和写操作。当用户通过client访问数据时，client会和HBase RegionServer 进行直接通信。
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HMaster主要进行region server的管理、DDL（创建、删除表）操作等。
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Zookeeper是HDFS（Hadoop Distributed File System）的一部分，主要用来维持整个集群的存活，保障了HA，故障自动转移。
而底层的存储，还是依赖于HDFS的。
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Hadoop的DataNode存储了Region Server所管理的数据，所有HBase的数据都是存在HDFS中的。
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Hadoop的NameNode维护了所有物理数据块的metadata。
1.1 region server
HBase 的tables根据rowkey的范围进行水平切分，切分后分配到各个regions。一个region包含一个表在start key和end key所有行。region会被分配到集群中的各个region server，而用户都是跟region server进行读写交互。一个region一般建议大小在5-10G。
1.2 HBase HMaster
一般也叫作HMaster，HMaster主要职责包括两个方面：
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与region server的交互，对region server进行统一管理：启动时region的分配、崩溃后恢复的region重新分配、负载均衡的region重新分配
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Admin相关功能：创建、删除、更新表结构等DDL操作
1.3 Zookeeper
HBase使用Zookeeper作为分布式协调服务，来维护集群内的server状态。
Zookeeper通过 heartbeat 维护了哪些server是存活并可用的，并提供server的故障通知。同时，使用一致性协议来保证各个分布式节点的一致性。
这里，需要特别关注，zookeeper负责来HMaster的选举工作，如果一个HMater节点宕机了，就会选择另一个HMaster节点进入active状态。
1.4 这些组件如何一起协调工作
Zookeeper用来共享分布式系统中成员的状态，它会和region server、HMaster（active）保持会话，通过heartbeat维持与这些ephemeral node（zk中的临时节点概念）的活跃会话。
下面，我们可以看到，zk在其中起到了最核心的作用。
多个HMaster会去竞争成为zookeeper上的临时节点，而zookeeper会将第一个创建成功的HMaster作为唯一当前active的HMaster，其他HMater进入stand by的状态。这个active的HMaster会不断发送heartbeat给zk，其他stand by状态的HMaster节点会监听这个active HMaster的故障信息。一旦发现active HMaster宕机了，就会重新竞争新的active HMaster。这就实现了HMaster的高可用。
每个region server会创建一个ephemeral node。HMaster会监视这些节点来确认哪些region server是可用的，哪些节点发生了故障宕机了。
如果一个region server或者active的HMaster 没有发送heatbeat给zk，那么和zk之间的会话将会过期，并且zk上会删掉这个临时节点，认为这个节点发生故障需要下线了。
其他监听者节点会收到这个故障节点被删除的消息。比如actvie的HMaster会监听region server的消息，如果发现某个region server下线了，那么就会重新分配region server来恢复相应的region数据。再比如，stand by的HMaster节点会监听active 的HMaster节点，一旦收到故障通知，就会竞争上线成为新的active HMaster。
1.5 第一次访问HBase
有一个特殊的HBase目录表，叫做META table，保存了集群中各个region的位置。zookeeper中保存了这个meta table 的位置信息。
当我们第一次访问HBase集群时，会做以下操作：
1）客户端从zk中获取保存meta table的位置信息，知道meta table保存在了哪个region server，并在客户端缓存这个位置信息；
2）client会查询这个保存meta table的特定的region server，查询meta table信息，在table中获取自己想要访问的row key所在的region在哪个region server上。
3）客户端直接访问目标region server，获取对应的row
进一步，我们了解一下meta table的存储结构。
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Meta table保存了所有region信息的一张表
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Meta table存储的数据形式类似一颗b树
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以keyvalue形式保存数据
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Key: region的table name, start key等信息 Values: region server的相关信息
深入region server
一个region server运行在一个HDFS的data node上，并且拥有以下组件：
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WAL：全称Write Ahead Log， 属于分布式系统上的文件。主要用来存储还未被持久化到磁盘的新数据。如果新数据还未持久化，节点发生宕机，那么就可以用WAL来恢复这些数据。
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BlockCache：是一个读缓存。它存储了被高频访问的数据。当这个缓存满了后，会清除最近最少访问的数据。
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MenStore: 是一个写缓存。它存储了还未被写入磁盘的数据。它会在写入磁盘前，对自身数据进行排序，从而保证数据的顺序写入。每个region的每个colum family会有一份对应的memstore。（没错，如果节点宕机了，存在这个缓存里的数据没有落盘，可以通过WAL保证这些数据不会丢失）
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HFiles：按照字典序存储各个row的键值。
2.1 HBase写数据与region server的交互
整个写的过程更加复杂，而与region server的交互式最重要的一部分，这里只介绍跟region server的交互。
主要分为两个步骤，写WAL 和 写缓存。
“实际上，这里除了保证数据不丢，还跟提高写入效率有关，具体后续专门写一个相关文档进行展开说明”
1）写WAL
当客户端提交了一个put 请求，那么在region server上需要首先写WAL(write-ahead-log)。
需要注意三点：
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Hlog是一个region server上一个，并不是一个region一个
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写入数据是添加在log尾部
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log上的数据主要为了保证没有落盘的数据能在server崩溃后不丢失
2）写缓存
数据写入WAL成功，才会继续写入MemStore。
然后才会返回ack给客户端，表示写入成功了。
2.2 HBase MemStroe
MemStore主要保存数据更新在内存中，以字典序的KeyValue形式，跟HFile里面保存的一样。
每一个column family会有一个对应的memstore
更新的数据会在memstore中以key-value形式排好序存储，注意看图，按字典序排，同时按version的倒序排列。
我们可以看到，key的组成包括rowkey-cf-col-version。
2.3 HBase region flush
当MemStore存储了足够多的数据，整个有序集会被写入一个新的HFile文件中，保存在HDFS。
HBase中每个colum family会有多个HFile，用来存储实际的keyValue。
注意，这里解释了为什么HBase中columfaily的数量是有限制的（具体是多少？）。
每一个cf有一个对应的MemStore，当一个MemStore满了，所属region的所有memstore都会被flush到磁盘。所以MemStore的flush的最小单位是一个region，而不是一个MemStore。
flush的同时，它还会存储一些额外的信息，比如最后一个写的序列号，让系统知道它当前持久化到什么位置了。
最大的序列号作为元数据，会被存储在每个HFile中，表示持久化到哪个位置了，下一次持久化应该从哪里继续。一个region启动时，会读取每个HFile的序列号，然后最大的序列号会被用来作为新的起始序列号。
深入HFile
3.1 HFile的写入
HBase中，数据以有序KV的形式，存储在HFile中。当MemStore存储了足够的数据，全部kv对被写入HFile存入HDFS。
这里写文件的过程是顺序写，避免了硬盘大量移动磁头的过程，比随机写高效很多。
HFile的逻辑结构如图：
主要分为四个部分：Scanned block section，Non-scanned block section，Opening-time data section和Trailer。
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Scanned block section：表示扫描HFile时，这部分所有数据块都会被读取，包括Leaf Index Block和Bloom Block。
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Non-scanned block section：表示在扫描HFile时不会被读取，主要包括Meta Block和Intermediate Level Data Index Blocks两部分。
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Load-on-open-section：表示在HBase的region server启动时，会被加载到内存中。包括FileInfo、Bloom filter block、data block index和meta block index。
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Trailer：表示HFile的基本信息、各个部分的偏移值和寻址信息。
文件中采用类似b+树都多层索引：
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Kv对按递增顺序存储；
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Root index指向非叶子结点
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每个数据块的最后一个key被放入中间索引(b+树的非叶子结点)
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每个数据块有自己的叶子索引（b+树的叶子结点）
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叶子索引通过row key指向64kb的kv数据块
文件的末尾有个trailer节点，指向了meta block。trailer节点还拥有其他信息，比如布隆过滤器和时间范围信息。
布隆过滤器帮助我们过滤那些不包含在这个HFilfe中的rowkey。
时间范围信息用来跳过那些不在这个HFilie时间范围内的row。
因此，当一个HFile被读取后，HFile的索引信息就会被缓存在BlockCache中，这样使得查询只需要一次磁盘查询操作，后续查找只需要读取blockcache内的索引信息即可。
region server上的实体结构关系如下：
regionserver : region = 1 : n，每个region server上有多个region。
region : store= 1 ：n，每个region里面有多个store
store : memstore = 1 : 1。
Memstore:Hfile = 1:n。
