[TOC] # 整體結構  `/hbase/data/default` 1. Table中的所有行都按照row key的字典序排列。 2. Table 在行的方向上分割為多個Hregion 3. region按大小分割的(默認10G)，每個表一開始只有一個region，隨著數據不斷插入表，region不斷增大，當增大到一個閥值的時候，Hregion就會等分會兩個新的Hregion。當table中的行不斷增多，就會有越來越多的Hregion。 4. Hregion是Hbase中分布式存儲和負載均衡的最小單元。最小單元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一個Hregion是不會拆分到多個server上的。 5. HRegion雖然是負載均衡的最小單元，但并不是物理存儲的最小單元。 事實上，HRegion由一個或者多個Store組成，每個store保存一個column family。 每個Strore又由一個memStore和0至多個StoreFile組成。 單個region大小由配置參數`HBase.hregion.max.filesize`決定,這個參數在你部署的hbase-site.xml設置.當一個region大小變得大于該值(因為寫入了更多數據),它會切分2個region  # STORE FILE&HFILE結構 StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。 附：HFile的格式為：  首先HFile文件是不定長的，長度固定的只有其中的兩塊：Trailer和FileInfo。正如圖中所示的，Trailer中有指針指向其他數據塊的起始點。 File Info中記錄了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。 Data Index和Meta Index塊記錄了每個Data塊和Meta塊的起始點。 Data Block是HBase I/O的基本單元，為了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache機制。 每個Data塊的大小可以在創建一個Table的時候通過參數指定，大號的Block有利于順序Scan，小號Block利于隨機查詢。 每個Data塊除了開頭的Magic以外就是一個個KeyValue對拼接而成, Magic內容就是一些隨機數字，目的是防止數據損壞。 HFile里面的每個KeyValue對就是一個簡單的byte數組。但是這個byte數組里面包含了很多項，并且有固定的結構。我們來看看里面的具體結構：  開始是兩個固定長度的數值，分別表示Key的長度和Value的長度。緊接著是Key，開始是固定長度的數值，表示RowKey的長度，緊接著是 RowKey，然后是固定長度的數值，表示Family的長度，然后是Family，接著是Qualifier，然后是兩個固定長度的數值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這么復雜的結構，就是純粹的二進制數據了。 HFile分為六個部分： Data Block 段–保存表中的數據，這部分可以被壓縮 Meta Block 段 (可選的)–保存用戶自定義的kv對，可以被壓縮。 File Info 段–Hfile的元信息，不被壓縮，用戶也可以在這一部分添加自己的元信息。 Data Block Index 段–Data Block的索引。每條索引的key是被索引的block的第一條記錄的key。 Meta Block Index段 (可選的)–Meta Block的索引。 Trailer–這一段是定長的。保存了每一段的偏移量，讀取一個HFile時，會首先 讀取Trailer，Trailer保存了每個段的起始位置(段的Magic Number用來做安全check)，然后，DataBlock Index會被讀取到內存中，這樣，當檢索某個key時，不需要掃描整個HFile，而只需從內存中找到key所在的block，通過一次磁盤io將整個 block讀取到內存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU機制淘汰。 HFile的Data Block，Meta Block通常采用壓縮方式存儲，壓縮之后可以大大減少網絡IO和磁盤IO，隨之而來的開銷當然是需要花費cpu進行壓縮和解壓縮。 目標Hfile的壓縮支持兩種方式：Gzip，Lzo HFile是以經過排序的key-value對象進行存儲的,寫入文件的時候,只需要采用順序寫,寫入速度非常快 # Memstore與storefile和blockcache 一個region由多個store組成，每個store包含一個列族的所有數據 Store包括位于內存的memstore和位于硬盤的storefile 寫操作先寫入memstore,當memstore中的數據量達到某個閾值，Hregionserver啟動flashcache進程寫入storefile,每次寫入形成單獨一個storefile 當storefile大小超過一定閾值后，會把當前的region分割成兩個，并由Hmaster分配給相應的region服務器，實現負載均衡 客戶端檢索數據時，先在memstore找,然后在blockcache中找,找不到再找storefile **memstore主要用于寫緩存,而blockcache用于讀緩存** HBase在讀操作上使用了LRU(最近最少使用算法)緩存技術.這種緩存也叫做BlockCache. BlockCache設計用來保存從HFile里讀入內存的頻繁訪問的數據,避免硬盤讀.  # HLog(WAL log) WAL 意為Write ahead log(`http://en.wikipedia.org/wiki/Write-ahead_logging`)，類似mysql中的binlog,用來 做災難恢復只用，Hlog記錄數據的所有變更,一旦數據修改，就可以從log中進行恢復。 每個Region Server維護一個Hlog,而不是每個Region一個。這樣不同region(來自不同table)的日志會混在一起，這樣做的目的是不斷追加單個文件相對于同時寫多個文件而言，可以減少磁盤尋址次數，因此可以提高對table的寫性能。帶來的麻煩是，如果一臺region server下線，為了恢復其上的region，需要將region server上的log進行拆分，然后分發到其它region server上進行恢復。 HLog文件就是一個普通的Hadoop Sequence File： * HLog Sequence File 的Key是HLogKey對象，HLogKey中記錄了寫入數據的歸屬信息，除了table和region名字外，同時還包括 sequence number和timestamp，timestamp是”寫入時間”，sequence number的起始值為0，或者是最近一次存入文件系統中sequence number。 * HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue對象，即對應HFile中的KeyValue，可參見上文描述。 # 表結構