一、HBase相关概念

　　HFile是HBase专用的HDFS文件格式。域服务器中的HFile实现负责从HDFS读取HFile，以及将HFile写入到HDFS。

　　分布式的HBase实例依赖于处在运行状态的Zookeeper集群。

　　默认情况下，HBase管理一个Zookeeper集群（HBase将Zookeeper进程的启动和停止作为启动/停止自身进程的一部分。）

　　由于HBase主控节点可能会被重新分配，因此客户端启动时会向Zookeeper查询HBase主控节点和-Root-表的当前位置。

　　HBase使用一种自动分片和分发方案来应对大量数据。（与HDFS基于块的设计和快速数据访问相比）

　　HBase数据的所有组件--键、列族名和更名--均被其当成求解析的字节数组。这意味着所有内部值的比较及排序，均以字典顺序进行。

　　HBase使用列族进行基于访问模式的数据分割。定义了保存和访问HBase数据的方式。每个列族都保存在一个单独的HFILE中。

　　建议为每种数据访问类型创建一个列族（即应该把通常一起读/写的数据放入相同的列族）。

　　在表创建过程中会定义一系列列族（可以修改）。不同的列族也可以使用不同的压缩机制。

　　HBase中可以设置多个列族，每个列族可以有多个qualifier，相当于不同的列。

　　每个列与键的对应值的更新，就是新版本的写入。默认情况下，HBase为给定列的值保存最近3个版本（自动删除更老的版本）。版本深度可以在建表时设定，版本的默认实现是数据插入的时间戳，但可以设定其它方式。

　　Delete删除,HBase不会就地修改数据，而是创建墓碑标识来完，在主要合并的时，这些值才被清理掉

　　处理数据时，可以为Get和Scan配置过滤器

　　HBase使用HDFS作为持久化机制，因此它从不覆盖数据（HDFS不支持更新），所以每次memstore写入磁盘时，它并不覆盖已有的存储文件，而是创建新文件。为避免存储文件过多，HBase实现了一个称为合并的处理过程。

　　次要合并：收集多个较小的相邻存储文件并将它们重写为一个。次要合并不会删除已执行Delete操作或已经过期的数据单元，只有主要合并才会。

　　主要合并：主要合并运行之后，每个存储上将只有一个存储文件，通常会提升性能。合并不会实现域合并。

　　HBase使用了布隆过滤器，允许进行行或行/列级别的检查，这种过滤在键较稀疏时很有用，布隆过滤器在文件持久化时生成，并保存在每个文件的尾部。

二、HBase结构设计

　　1、一般性原则，将每个表的列族数限定为不超过10-15（HBase将每个列族保存在独立文件中，因此大量的列族会导致需要读取和合并多个文件）

　　　  列族名会显式地与每个列名保存在一起（eg：info:name）,因此应该最小化列族的大小。如果列中数据量小的话，通常推荐用单个字母名字，不然列族名就占了很大的空间了，损失了有效空间利用率。

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