hbase数据模型
rowkey：相当于关系型数据库的主键，唯一的，代表一行数据，按照字典顺序排序，rowkey只能存储64k字节数据。
column family列族：一张表列簇不会超过5个，每个列簇中的列数没有限制。列在列簇中是有序的。
qualifier列：列只有插入数据后存在。
hbase表中某个qualifier列归属于某个列族，列族是作为表模式预先给出的。
每个列族都可以有多个列成员qualifier
hbase会把同一列族里面的数据存储在统一目录下，由几个文件保存。
timestamp时间戳，时间戳是用来区分cell的版本的，在hbase中，每个cell存储单元对对应多个版本，它们是根据时间戳来区分版本之间的差异，最新的数据版本排在最前面。
时间戳是由hbase在数据写入时自动赋值的，它精确到毫秒。
时间戳也可以由客户来赋值，但是此时需要注意的是唯一性。
cell单元格就是表的数据，单元格它是有版本的(timestamp时间戳中有介绍)；单元格里面存储的是字节数组。
hlog（wal log）hlog文件是hadoop的序列文件(sequence file)，sequencefile是存储二进制键/值数据的容器。里面存储的是key-value形式的数据。
sequence file的key对应的是hlogkey对象，hlogkey包含table、region名字、sequence number和timestamp。
hlog的value是hbase的keyvalue对象，即对应hfile中的keyvalue。
hbase读写流程
读流程
客户端先访问zookeeper（zookeeper里面储存着整个集群的元数据），从zookeeper获取元数据，从元数据（meta中存储着用户表的region信息）表读region的位置，接着读取meta表中的数据。然后根据namespace、表名和rowkey在元数据表中找到对应的region信息，找到这个region对应的regionserver并查找对应的region，接着再从memstore找数据，如果没有，就到storefile上读。
写流程
同样，client先访问zookeeper，从元数据表获取相应region信息，然后找到元数据表的数据，再根据namespace、表名和rowkey，从元数据表的数据找到写入数据对应的region信息并找到对应的regionserver，接着把数据分别写到hlog和memstore上各一份，当memstore达到一个阈值后会把数据flushcache到一个storefile文件。当多个storefile文件达到一定的大小后，会触发compact合并操作，合并为一个storefile，当storefile大小超过一定阈值后，会把当前的region分割为两个split，并由hmaster分配到相应的hregionserver，实现负载均衡。
喜欢就关注小编，小编天天写，你也可以进步一点点