1.1、HBase的读数据过程
1、客户端通过 zookeeper 以及-root-表和.meta.表找到目标数据所在的 regionserver(就是数据所在的 region 的主机地址)
(0.98版本以前，0.98及以后没有-ROOT-表)
2、联系 regionserver 查询目标数据
3、 regionserver 定位到目标数据所在的 region，发出查询请求
4、 region 先在 memstore 中查找，命中则返回
5 、 如果在 memstore 中找不到，则在storefile 中扫描 （可能会扫描到很多的storefile----BloomFilter）
1.2、HBase的写数据过程
1、 client 先根据 rowkey 找到对应的 region 所在的 regionserver
2、 client 向 regionserver 提交写请求
3、 regionserver 找到目标 region
4、 region 检查数据是否与 schema 一致
5、如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
6、将更新写入 WAL log
7、将更新写入 Memstore
1.3、HBase的rowkey的设计原则
HBase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key（column family和qualifier）和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对HBase中的数据进行快速定位。
HBase中rowkey可以唯一标识一行记录，在HBase查询的时候，有两种方式：
1、通过get方式，指定rowkey获取唯一一条记录
2、通过scan方式，设置startRow和stopRow参数进行范围匹配
3、全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录
1.4、rowkey长度原则:
rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以byte[]形式保存，一般设计成定长。建议越短越好，不要超过16个字节，原因如下：
数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的，如果rowkey过长，比如超过100字节，1000w行数据，光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节，将近1G数据，这样会极大影响HFile的存储效率；
MemStore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。
1.5、时间戳反转
一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以用Long.Max_Value - timestamp追加到key的末尾，例如[key][reverse_timestamp],[key]的最新值可以通过scan [key]获得[key]的第一条记录，因为HBase中rowkey是有序的，第一条记录是最后录入的数据。
比如需要保存一个用户的操作记录，按照操作时间倒序排序，在设计rowkey的时候，可以这样设计
[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]，在查询用户的所有操作记录数据的时候，直接指定反转后的userId，startRow是[userId反转][000000000000],stopRow是[userId反转][Long.Max_Value - timestamp]