我們看到HBase叢集的物理模型，包括：Client、ZooKeeper、HMaster、HRegionServer、HLog、HRegion、Store、StoreFile、MemStore。對於HBase，它的元資料存放在ZooKeeper中，真實資料存放在MemFile(記憶體)和StoreFile(HDFS)中。

一. 寫資料過程

(1) Client先把資料寫入到HLog中。(HLog是標準的HadoopSequenceFile。由於Log資料量小，而且是順序寫，速度非常快)

(2) 同時把資料寫到記憶體Memstore中，成功返回給Client。(HBase寫的速度非常快，因為資料只要寫到記憶體就算成功了)

(3) 然後檢查Memstore是否已滿。如果滿了，HRegionServer會啟動FlashCache程序，把記憶體中的MemStore重新整理到HDFS，形成一個新的HFile。

(4) HFile是HBase使用的底層儲存格式，HFile對應於列族，一個列族可以有多個HFile,但一個HFile不能儲存多個列族的資料,HFile集合稱作StroeFile。

(5) 當StoreFile檔案的數量增長到一定的閾值後，系統就會進行合併，在合併過程中會進行版本合併和刪除工作，形成更大的Storefile。

(6) 當StoreFile大小超過一定的閾值後，就會把當前的Region分割為兩個Split,並由HMaster分配到相應的HRegionServer,實現負載均衡。

注意:
    大型分散式系統中硬體故障很常見，HBase也不例外。
    HBase通過在寫動作發生之前先寫入WAL(即:HLog)。
    HBase叢集中每臺伺服器維護一個WAL來記錄發生的變化。

二. 讀資料過程

• 由於無法直接修改HBase裡的資料，所有的Update和Delete操作都轉換成Append操作。而且HBase裡也沒有索引，因此讀資料都是以Scan的方式進行。
• Client在讀資料時，一般會指定TimeStamp和ColumnFamily。根據ColumnFamily和TimeStamp可以過濾掉很大一部分Store，然後在剩下的Store中Scan。
• 在ZooKeeper中有HBase的兩個預設名稱空間：default和hbase。其中hbase中存放的都是系統內建表(使用者建立的namespace和meta表)；default中存放未指定名稱空間的表。

(1) Client訪問Zookeeper，查詢META表資訊。 

(2) 從META表查詢，獲取存放目標資料的Region資訊，從而找到對應的RegionServer。 

(3) 通過RegionServer獲取需要查詢的資料。 

(4) RegionServer的記憶體分為MemStore和BlockCache兩部分，MemStore主要用於寫資料，BlockCache主要用於讀資料。讀請求先到MemStore中查資料，查不到就到BlockCache中查，再查不到就會到StoreFile上讀，並把讀的結果放入BlockCache。 

總結：Client–>Zookeeper–>META表–>RegionServer–>Region–>Client

三.HBase Admin(寫資料時，合併Compaction過程)

• minor compaction：輕量級合併過程。將符合條件的一開始生成的多個storefile合併成一個大的storfile，此時不會刪除被標記為"delete"的資料和已經過期的資料。執行一次minor合併操作後，還會有多個storefile檔案。
• major compaction：重量級合併過程。把所有storefile合併成單一的storefile檔案，在合併過程中會把標記為"刪除"的資料和過期資料一併刪除。合併過程中，對請求該Region的所有客戶端阻塞，直到合併完畢。最後刪除參與合併的(小)storefile檔案。