hbase是乙個分布式的、多版本、面向列的開源kv資料庫。執行在hdfs的基礎上，支援pb級別、百萬列的資料儲存。作為效能如此強大的kv資料庫，hbase的儲存結構究竟是怎樣的呢？面向列的儲存結構究竟有什麼樣的不同之處呢？接下來會詳細講解這部分。
為了清晰地表述這個，我們把hbase的儲存結構分為邏輯結構和物理結構兩個部分來描述。
邏輯儲存結構
通過下圖直觀地展示hbase的邏輯儲存結構：
在本圖中，列簇（column family）對應的值就是info和area，列（column或者稱為qualifier）對應的就是name、age、country和city，row key對應的就是row 1和row 2，cell對應的就是具體的值。
看完這張圖，是不是有點疑惑，怎麼獲取其中的一條資料呢？既然hbase是kv的資料庫，那麼當然是以獲取key的形式來獲取到value啦。在hbase中的key組成是這樣的：
key的組成是以row key、cf(column family)、column和timestamp組成的。
timestamp在hbase中充當的作用就是版本號，因為在hbase中有著資料多版本的特性，所以同乙個key可以有多個版本的value值（可以通過配置來設定多少個版本）。查詢的話是預設取回最新版本的那條資料，但是也可以進行查詢多個版本號的資料，在接下來的高階操作文章中會有演示。
region server 和 region 的關係
物理儲存結構
先來看這張圖：
為了不混淆，我們可以先把以下的概念一一對應起來
邏輯結構
物理結構
region server
hregion server
region
hregion
cfhstore(這裡指的是store)
在具體的物理結構中
在hbase中查詢不同的cf的資料
從不同的cf中查詢row 3主鍵的資料，結果集如下：
更加直觀地顯示，在hbase中是以cf為單元的儲存結構。
如下圖，hbase的架構圖，在hbase中我們看到有client、zookeeper、hmaster和hregion。
hbase讀取資料的過程
client請求讀取資料時，先**到zk集群，在zk集群中尋找到相對應的region server，再找到對應的region，先是查memstore，如果在memstore中獲取到資料，那麼就會直接返回，否則就是再由region找到對應的store file，從而查到具體的資料。
在整個架構中，hmaster和hregion server可以是同乙個節點上，可以有多個hmaster存在，但是只有乙個hmaster在活躍。
在client端會進行rowkey->hregion對映關係的快取，降低下次定址的壓力。
hbase 寫入資料的過程
先是client進行發起資料的插入請求，如果client本身儲存了關於rowkey和region的對映關係的話，那麼就會先查找到具體的對應關係，如果沒有的話，就會在zk中進行查詢到對應region server，然後再**到具體的region上。所有的資料在寫入的時候先是記錄在wal中，同時檢查關於memstore是否滿了，如果是滿了，那麼就會進行刷盤，輸出到乙個hfile中，如果沒有滿的話，那麼就是先寫進memstore中，然後再刷到wal中。
ps：畫圖的過程是真滴累啊！！！
題圖：chichimaru
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