HBase是大表（BigTable）思想的一個具體實現。它是一個列式存儲的NoSQL數據庫，適合執行數據的分析和處理。簡單來說，就是適合執行查詢操作。從體系架構的角度看，HBase是一種主從架構，包含：HBase HMaster、Region Server和ZooKeeper，下圖展示了這一架構。

其中：

• HBase HMaster負責Region的分配及數據庫的創建和刪除等操作。
• Region server負責數據的讀寫服務。
• ZooKeeper負責維護集群的狀態。

視頻講解如下
【趙渝強老師】HBase的體系架構

下面詳細討論HBase體系架構中每一個組成部分的作用。

一、 HMaster

HMaster是整個HBase集群的主節點，它的職責主要體現在以下幾方面：

1. 負責在Region Server上分配和調控不同的Region。
2. 根據恢復和負載均衡的策略，重新分配Region。
3. 監控Region Server的狀態。
4. 管理和維護HBase的命名空間，即NameSpace。
5. 接收客戶端的請求，提供創建，刪除或者更新表格的接口。

另一方面，如果整個集群中只存在一個HMaser，將造成單點故障的問題。因此也需要基于ZooKeeper來實現HBase的HA（高可用）。但是HBase實現HA非常簡單，因為在其體系架構中已經包含了ZooKeeper，因此只需要手動再啟動一個HMaster作為Backup HMaster即可。

視頻講解如下
【趙渝強老師】HBase的主節點HMaster

二、 Region Server

Region Server負責數據的讀寫操作。一個Region Server可以包含多個Region，而一個Region只能屬于一個Region Server。那么什么是Region呢？可以把Region理解成是列族，它與列族的關系是一對多的關系。HBase表中的列族是根據rowkey的值水平分割成所謂的Region的。在默認情況下，Region的大小是1G，其中包含8個HFile的數據文件。而每個數據文件的大小正好是128M，與HDFS數據塊的大小保存一致。每一個Region server大約可以管理1000個Region。

Region Server除了包含Region以外，還包含WAL預寫日志、Block Cache讀緩存和MemStore寫緩存三個部分。

視頻講解如下
【趙渝強老師】HBase的從節點Region Server

2.1 WAL預寫日志

Write-Ahead Logging是一種高效的日志算法，相當于Oracle中的redo log，或者是MySQL中的binlog。基本原理是在數據寫入之前首先順序寫入日志，然后再寫入緩存，等到緩存寫滿之后統一進行數據的持久化。WAL將一次隨機寫轉化為了一次順序寫加一次內存寫，在提供性能的前提下又保證了數據的可靠性。如果在寫入數據完成之后發生了宕機，即使所有寫緩存中的數據都丟失了，也可以通過恢復WAL日志達到數據恢復的目的。寫入的WAL日志會對應有一個HLog文件。

2.2 Block Cache讀緩存

HBase將經常需要讀取的數據放入Block Cache中，來提供讀取數據的效率。當Block Cache的空間被占滿后，將采用LRU算法將其中被讀取頻率最低的數據從Block Cache中清除。

2.3 MemStore寫緩存

MemStore中主要存儲了還未寫入磁盤的數據，如果此時發生了宕機，這部分數據是會丟失的。HBase中的每一個列族對應一個MemStore，其中存儲的是按鍵排好序的待寫入硬盤的數據，數據也是按Rowkey排好序寫入HFile中的，最終保存到HDFS中。

提示：HBase表中的數據最終保存在數據文件HFile中，并存儲與HDFS的DataNode上。在將MemStore中的數據寫入HFile中的時候，采用順序寫入的機制，避免了磁盤大量尋址的過程，從而大幅提高了性能。在讀取HFile的時候，文件中包含的Rowkey信息會被加載到內存中，這樣就可以保證數據檢索只需一次硬盤查詢操作。

三、 HBase中的ZooKeeper

ZooKeeper在整個HBase集群中主要維護節點的狀態并協調分布式系統的工作。主要體現在以下幾方面：

1. 監控HBase節點的狀態，包括：HMaster和RegionServer。
2. 通過ZooKeeper的Watcher機制提供節點故障和宕機的通知。
3. 保證服務器之間的同步。
4. 負責Master選舉的工作。

視頻講解如下：

視頻講解如下
【趙渝強老師】HBase中的ZooKeeper

下圖展示了HBase在ZooKeeper中保存的數據信息。

視頻講解如下
【趙渝強老師】HBase中的ZooKeeper