二、 HBase核心功能模块。

Hadoop 框架包含两个核心组件：

HDFS 和 MapReduce 其中

     HDFS                     是文件存储系统，负责数据存储；

     MapReduce       是计算框架，负责数据计算

Hbase 数据库核心组件4个。  

客户端Client、协调服务模块ZooKeeper、 主节点HMaster 和 Region节点 HRegionServer.

     CLient                     是整个Hbase系统的入口。使用者通过客户端操作 HBase。客户端使用 Hbase 的 RPC 机制与 HMaster 和 RegionServer 进行通信。 对于管理类操作， Client 与 HMaster 进行 RPC 通信； 对于读写类操作， Client 与 RegionServer 进行 RPC 交互。 这里客户端可以是多个， 并不限定是原生JAVA接口， 还有 Thrift、Avro、Rest等客户端模式，甚至 MapReduce 也可以算是一种客户端

    Zookeeper            Quorum(队列)负责管理 HBase 中多 HMaster的选举、服务器之间状态同步等。  具体讲：存储 HBase 元数据信息、实时监控 RegionServer、存储所有 Region 的寻址入口，保证HBase 集群中只有一个 HMaster节点。

    HMaster               HMaster 主要负责 Table 和 Region 的管理工作：HBase中可以启动多个 HMaster，通过 Zookeeper 的选举机制保证总有一个 Master 正常运行并提供服务， 其他 HMaster 作为备选时刻准备提供服务。

                                       管理用户对 Table 的增、删、改、查、操作。

                                       管理 RegionServer 的负载均衡， 调整 Region 分布。

                                       在 Region 分裂后， 负责新 Region 的分配

                                       在 RegionServer 死机后，负责失效 RegionServer 上的 Region 迁移。

    Region 节点 HRegionServer 主要负责响应用户 I/O 请求， 向 HDFS 文件系统中读写数据，是 HBase 中最核心的模块。 HRegionServer 内部管理了一系列 HRegion 对象， 每个HRegion对应了 Table中的一个 Region。 HRegion由多个HStore组成，每个HStore 对应了 Table 中的一个 Column Family 的存储。 可以看出每个 Column Family 其实就是一个集中的存储单元，因为最好将具备共同 I/O 特性的列放在一个 Column Family 中， 这样能保证读写的高效性。 HRegionServer 的组成结构如图

    

HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile)，当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程：

在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续)，HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的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HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。

来自为知笔记(Wiz)