HBase的起源

HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，BigTable是一个管理结构化数据的分布式存储系统，它可以扩展到非常大：如在成千上万的商用服务器上存储PB级的数据..…一个稀疏的、分布式的、持久的多维排序映射。
官方网站：http://hbase.apache.org
-- 2006 年 Google 发表 BigTable ***
-- 2006 年开始开发 HBase
-- 2008 年北京成功开奥运会，程序员默默地将 HBase 弄成了 Hadoop 的子项目
-- 2010 年 HBase 成为 Apache 顶级项目
-- 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了

HBase的架构

Zookeeper

功能：
1）监控RegionServer，将RegionServer的上线和下线信息实时通知给HMaster
2）记录root表存储的位置，ROOT找到META表位置，META表中的信息确定用户数据存放的位置（region）；
3）实现HMaster的高可用

HMaster

1）为RegionServer分配Region，故障转移等
2）负责RegionServer的负载均衡

RegionServer

功能：
1）维护Region，处理对这些Region的IO请求
2）负责切分在运行过程中变大的Region
3）BlockCache读缓存，memstore写缓存
4）HLog记录数据的变更信息，用来做数据恢复
组件：
1）Write-Ahead logs
HBase 的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写到一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中，所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
2）HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际物理文件，是实际的存储文件。
3）Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。
4）MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，，RegionServer会在内存中存储键值对。
5）Region
Hbase表中的分片，HBase表中会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。

HBase一种是作为存储的分布式文件系统，另一种是作为数据处理模型的MR框架。因为日常开发人员比较熟练的是结构化数据进行处理，但是在HDFS直接存储的文件往往不具有结构化，所以催生出了HBase在HDFS上的操作，如果需要查询数据，只需要通过键值便可以成功访问。
架构图如下图所示：

HBase 内置有 Zookeeper，但一般我们会有其他的 Zookeeper 集群来监管 master 和
regionserver，Zookeeper 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个活跃的 HMaster，HMaster与 HRegionServer 启动时会向 ZooKeeper 注册，存储所有 HRegion 的寻址入口，实时监控HRegionserver 的上线和下线信息。并实时通知给 HMaster，存储 HBase 的 schema 和 table元数据，默认情况下，HBase 管理 ZooKeeper 实例，Zookeeper 的引入使得 HMaster 不再是单点故障。一般情况下会启动两个 HMaster，非 Active 的 HMaster 会定期的和 Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个 HMaster 反而增加了 Active HMaster 的负担。
一个 RegionServer 可以包含多个 HRegion，每个 RegionServer 维护一个 HLog，和多个 HFiles
以及其对应的 MemStore。RegionServer 运行于 DataNode 上，数量可以与 DataNode 数量一致，
请参考如下架构图：

自动分区

HBase中扩展和负载均衡的基本单元称为region，region本质上是以行键排序的连续存循的区间。如果region 太天，示统就会把它们动态拆分，相反地，就把多个region合并，以减少存储文件数量。
HBase中的region等同于数据库分区中用的范围划分（range partition）。它们可以被分配到若干台物理服务器上以均摊负载，因此提供了较强的扩展性。一张表初始的时候只有一个region，用户开始向表中插入数据时，系统会检查这个region的大小，确保其不超过配置的最大值。如果超过了限制，系统会在中间键（middle key，region中间的那个行键）处将这个region拆分成两个大致相等的子region每一个region只能由一台region服务器（region server）加载，每一台region服务器可以同时加载多个region。图中展示了一个表，这个表实际上是一个由很多region服务器加载的region集合的逻辑视图。

region 拆分和服务相当于其他系统提供的自动分区（autosharding）。当一个服务器出现故障后，该服务器上的region可以快速恢复，并获得细粒度的负载均衡，因为当服务于某个region的服务器当前负载过大、发生错误或者被停止使用导致不可用时，系统会将该region移到其他服务器上。
region拆分的操作也非常快接近瞬间，因为拆分之后的region读取的仍然是原存储文件，直到合并把存储文件异步地写成独立的文件。