HBase的功能非常強大，下面是我對於HBase的一些理解，歡迎指點。
HBase是Apache Hadoop的數據庫，能夠對大型數據提供隨機、實時的讀寫訪問。HBase的目標是存儲並處理大型的數據。HBase是一個開源的，分佈式的，多版本的，面向列的存儲模型。它存儲的是鬆散型數據。
Region
1. Table隨着記錄增多不斷變大，會自動分裂成多份Splits，成爲Regions
2. 一個region由[startkey，endkey)表示
3. 不同region會被Master分配給相應的RegionServer進行管理
兩張特殊表：-ROOT- & .META.
對於HBase中table的讀取，採用三級尋址
.META. 記錄用戶表的Region信息，同時，.META.也可以有多個region
-ROOT- 記錄.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一個region
Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location
客戶端訪問數據的流程：
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用戶數據表
多次網絡操作，不過client端有cache緩存
HBase 系統架構
組成部件說明
Client：
使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信
Client與HMaster進行通信進行管理類操作
Client與HRegionServer進行數據讀寫類操作
Zookeeper：
Zookeeper Quorum存儲-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式註冊到Zookeeper中，HMaster隨時感知各個HRegionServer的健康狀況
Zookeeper避免HMaster單點問題
HMaster：
HMaster沒有單點問題，HBase中可以啓動多個HMaster，通過Zookeeper的Master
Election機制保證總有一個Master在運行
主要負責Table和Region的管理工作：
1 管理用戶對錶的增刪改查操作
2 管理HRegionServer的負載均衡，調整Region分佈
3 Region Split後，負責新Region的分佈
4 在HRegionServer停機後，負責失效HRegionServer上Region遷移
HRegionServer：
HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據。
HRegionServer管理一些列HRegion對象；
每個HRegion對應Table中一個Region，HRegion由多個HStore組成；
每個HStore對應Table中一個Column Family的存儲；
Column Family就是一個集中的存儲單元，故將具有相同IO特性的Column放在一個Column
Family會更高效
HStore：
HBase存儲的核心。由MemStore和StoreFile組成。
MemStore是SortedMemory Buffer。用戶寫入數據的流程：
Client寫入 ->存入MemStore，一直到MemStore滿
-> Flush成一個StoreFile，直至增長到一定閾值 ->出發Compact合併操作
->多個StoreFile合併成一個StoreFile，同時進行版本合併和數據刪除 ->當StoreFiles
Compact後，逐步形成越來越大的StoreFile ->單個StoreFile大小超過一定閾值後，觸發Split操作，把當前Region
Split成2個Region，Region會下線，新Split出的2個孩子Region會被HMaster分配到相應的HRegionServer上，使得原先1個Region的壓力得以分流到2個Region上
由此過程可知，HBase只是增加數據，有所得更新和刪除操作，都是在Compact階段做的，所以，用戶寫操作只需要進入到內存即可立即返回，從而保證I/O高性能。
下面是HBase的整體架構圖：
這張整體架構圖總的來說沒有什麼問題，很完整的展示了Client往HBase中存儲和讀取數據的過程，但是有一個細節問題需要注意，就是HLOG是針對於HTable 的，並不是每一個region都有一個hlog，這一點需要注意。