在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
Hbase生于Hadoop生态，与Hadoop生态紧密相关，而Hbase要完成存储，也需要依赖于Hadoop生态当中的其他组件，比如HDFS分布式文件系统、Zookeeper分布式协调服务等。
要了解Hbase的存储原理，我们先从Hbase的数据结构开始讲起。
Hbase的数据结构
Hbase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳。
1、Rowkey
Rowkey是用来检索记录的主键，访问Hbase table中的行，数据会按照Rowkey的字典序排序进行存储，利用这个特性，把经常一起读取的行存储在一起。
2、Column Family
列族，Hbase表中的每个列，都会属于某个列族，列族是表的结构的一部分，列族在建表的时候必须要指定。列名都是以列族做为前缀。在创建表的时候需要指定列族，列族可以指定多个。
3、Cell
由Rowkey，column Family：column，version唯一确定的单元，cell中的数据是没有类型的，全部都是字节的形式存储
4、Time Stamp
时间戳，每个cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引。时间戳可以由系统生成，也可以自己指定。每个cell中，不同版本的数据按照时间倒序排列，即最新的数据在最前面，通过时间戳不同来确定版本的。
Hbase存储模型
在Hbase当中，Region是HBase分布式存储的基本单位，其本质上是一种水平切分单位，可以理解为数据的分片；而Column Family(列族)则是垂直切分的单位，可理解为一种列的分组。
具体来说——
一个Region包含多个Store，一个store对应一个CF；
Store包括位于内存中的Memstore和多个持久化的Storefile；
写操作先写入Memstore，当Memstore中的数据大小达到某个阈值后会Flush到一个单独的Storefile；
当Storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并，形成更大的Storefile(Compaction)；
当一个Region所有Storefile的大小总和超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个(分裂)；
Master自动检测RegionServer上Region的分配情况，自动进行均衡迁移；
客户端检索数据，优先从Memstore查询，然后再查询Storefile。
Hbase存储原理
HBase在存储上是基于LSM树实现的，与传统的B/B 树原理不同的是，LSM树非常适用于写入要求非常高的场景。
LSM的原理，就是将一个大的B(B )树拆分成N棵小树，数据首先写入内存中(有序)，随着数据写入越来越多，内存中的数据会被flush到磁盘中形成一个文件；在读取数据时，则需要合并磁盘中历史数据和内存中最近修改的操作后返回。
由于数据是顺序写入的，因此LSM的写入性能非常高，但读取时可能会访问较多的磁盘文件，性能较差。为了缓解读性能低下的问题，LSM树会定时将磁盘中的多个文件(小树)进行合并，以优化读性能。
在HBase的实现中，内存中的数据则是对应于MemStore，而磁盘中的数据则对应于StoreFile(HFile实现)。当MemStore写满后会Flush到一个HFile中。随着HFile文件的不断增多，Region的读性能就会受到影响(IOPS增加)。因此HBase的Region Server会定期进行Compaction操作，将多个HFile合并为一个大的有序的HFile。HBase中运行的Compaction动作有两种：
Minor Compaction，列族中小范围的HFile文件合并，一般较快，占用IO低；
Major Compaction，列族中所有的HFile文件合并，同时清理TTL过期以及延迟删除的数据，该过程会产生大量IO操作，性能影响较大。
关于大数据入门，Hbase存储原理解析，以上就为大家做了基本的介绍了。Hbase在大数据生态当中，尤其是数据存储环节，重要程度非常高，也建议大家去深入地理解和掌握。
