HBase的读写流程

• 客户端拿到一个RowKey(首先得知道这rowKey存在那个region中)
• 根据zk查询获取hbase:meta表,这个表中存放了region的信息,根据namespace,表名,就可以根据rowkey的startkey,endkey返回region的信息
• 还需要查询region是在哪个HRegionServer(因为我们是region会存在什么地方的)
• 读取Store
  • 优先读取写缓存
    -读取BlockCache（LRUBlockCache、BucketBlockCache)
  • 再读取HFile

1. 首先要将数据写入到MemStore中
2. MemStore大小到达128M、MemStore数据已经超出一小时，会自动Flush到HDFS中的HFile
3. compaction合并
   1. 一阶段合并：如果每一个MemStore写满后，都会一溢写到HFile中，这样会有很多的HFile，对将来的读取不利。所以需要将这些小的HFile合并成大一点的HFile
   2. 二阶段合并：将所有的HFile合并成一个HFile
      写数据的两阶段合并
      Hbase 2.0+ In memory compaction（总共的流程为三个阶段的合并）

• In memory comapaction主要是延迟flush到磁盘的时间，尽量优先写入到内存中，有一系列的合并优化操作
• 数据都是以segment（段）来保存的，首先数据会写到active segment，active segment写完后会将segment合并到piepline里面，合并pipeline的之后会有一定的策略
  • basic：只管存，合并，不会优化重复数据
  • eager：会将一些重复数据进行优化
  • adaptive：会根据重复度来进行优化合并
• pipeline如果到达一定的阈值，就开始Flush

• in -memory合并
• • In memory comapaction主要是延迟flush到磁盘的时间，尽量优先写入到内存中，有一系列的合并优化操作

• 数据都是以segment（段）来保存的，首先数据会写到active segment，active segment写完后会将segment合并到piepline里面，合并pipeline的之后会有一定的策略

Action溢写多个Segment,多个Segment之间进行合并,然后选取最新的segment写入flush (目的数去除掉同一批重复的,多余的操作)

in -memory合并的三种策略

• basic：只管存，合并，不会优化重复数据
• eager：会将一些重复数据进行优化
• adaptive：会根据重复度来进行优化合并
• pipeline如果到达一定的阈值，就开始Flush

> 这是对已经存在hdfs上的文件进行的

• minorcompaction
  • 小范围合并3-8个,轻量级
  • 合并但不删除原文件
• major compaction
  • 大范围的(全部),重量级
  • 合并成一个,并且删除原文件.