1 HBase 查找一条数据的过程 ？或者HBase工作机制？
参考：HBase 查找一条数据的过程 白话理解
1.hbase regionserver 向zookeeper注册，提供hbase regionserver状态信息（是否在线）
hmaster启动时候会将hbase 系统表-ROOT- 加载到 zookeeper cluster，通过zookeeper cluster可以获取当前系统表.META.的存储所对应的regionserver信息。
2.client访问zk，查找-ROOT表，获取.META.表信息
3.从.META.表查找，获取存放数据的region信息（找到region sever）
4.最后通过RegionServer获取查找的数据
其实，最后在查询数据的时候，会先查memstore，没有再查block cach，最后才查hfile的。
BlockCache：读取时先看是否命中内存，否则访问磁盘文件
备注：
META表管理的是实际创建的表的region信息，ROOT表管理的是META表的region信息
ROOT和META：它们是HBase的两张内置表，从存储结构和操作方法的角度来说，它们和其他HBase的表没有任何区别
RegionServer：RegionServer它一方面维护region的状态，提供对region的管理和服务（增删改查等），一方面跟Master交换，上传region的负载信息，参与Master的分布式协调管理（就是要负载均衡啦）。
HMaster主要作用在于，通过HMaster维护系统表-ROOT-,.META.，记录regionserver所对应region变化信息。此外还负责监控处理当前hbase cluster中regionserver状态变化信息。
简单的说：zookeeper是HBase的调度器，所有Client的访问首先会从zookeeper拿到一个session
ZK同时负责监控所有Region Server的健康状况~~
如果ZK每三分钟（可以配置）会监控一次RegionServer，如果发现某个RS挂了，ZK会通知HMaster，HMaster再去拉起那个挂掉的RS
2 Hbase存储一行数据的过程？？？
1、客户端提交写请求，先将数据写入缓存，判断缓存是否满，若满则提交数据。(3t)最后构建put与regionserver之间的映射,接下来批量提交给regionserver/查找region时是
2、客户端重构数据：定位put属于哪一个region，其次判断region属于哪个regionserver，最后构建put与regionserver之间的映射，接下来批量提交给regionserver。查找region时是根据当前的Rowkey与每个region的start rowkey和stop rowkey，因为hbase的行健是连续的，当前put的行健肯定会落在某一个region上。
3、客户端提交请求：客户端向各个regionserver并发提交写请求，使 线程池方式并等待结果，若有失败的结果加入队列重试。
4、服务器端根据region名字获得region对象，获取锁并更新时间戳，写入memstore，同时更新WAL日志。
3 Hbase删除一条数据的过程？
参考：Hbase资料
HBase的数据删除机制：当接收到数据删除指令后，系统并没有立即删除HFile中存储的数据，而是设置一个标志位标志其被删除（在HDFS中数据删除时被移到/trash文件夹缓冲区），此时系统会根据标志位响应客户端的访问请求，待系统的下一次大合并(major campaction)将被标志的数据块删除，这才算彻底的完成数据的删除。
设置标志位--->移植文件夹缓冲区--->大合并时彻底删除
4 Hbase的campaction介绍
主要起到如下几个作用：
1）合并文件
2）清除删除、过期、多余版本的数据
3）提高读写数据的效率
Minor & Major Compaction的区别：（小合并和大合并）
1）Minor操作只用来做部分文件的合并操作以及包括minVersion=0并且设置ttl的过期版本清理，不做任何删除数据、多版本数据的清理工作。
2）Major操作是对Region下的HStore下的所有StoreFile执行合并操作，最终的结果是整理合并出一个文件。
5 Hbase的Log-Structured Merge Tree架构模式？
参考：
HBase源码之Compaction的执行策略分析
HBase Compaction解析
用户数据写入先写WAL，再写缓存，满足一定条件后缓存数据会执行flush操作真正落盘，形成一个数据文件HFile。随着数据写入不断增多，flush次数也会不断增多，进而HFile数据文件就会越来越多。然而，太多数据文件会导致数据查询IO次数增多，因此HBase尝试着不断对这些文件进行合并，这个合并过程称为Compaction。
Compaction会从一个region的一个store中选择一些hfile文件进行合并。
先从这些待合并的数据文件中读出KeyValues，再按照由小到大排列后写入一个新的文件中。之后，这个新生成的文件就会取代之前待合并的所有文件对外提供服务。
HBase根据合并规模将Compaction分为了两类：
- Minor Compaction是指选取一些小的、相邻的StoreFile将他们合并成一个更大的StoreFile，在这个过程中不会处理已经Deleted或Expired的Cell。一次Minor Compaction的结果是产生更少并且更大的StoreFile。
- Major Compaction是指将所有的StoreFile合并成一个StoreFile，这个过程还会清理三类无意义数据：被删除的数据、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。另外，一般情况下，Major Compaction时间会持续比较长，整个过程会消耗大量系统资源，对上层业务有比较大的影响。因此线上业务都会将关闭自动触发Major Compaction功能，改为手动在业务低峰期触发。
触发时机
HBase中可以触发compaction的因素有很多，最常见的因素有这么三种：
- Memstore Flush
- 后台线程周期性检查
- 手动触发。
6 BockCache？？？
Memstore主要用来写，BlockCache主要用于读
读请求先到Memstroe中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不出就会到磁盘上读，并把读的结果放到BlockCache中；
BlockCache采用的是LRU策略，当块缓存达到上限后，会启动淘汰机制，淘汰掉最老的一批数据。
疑惑：BlockCache是属于store的还是属于RegionServer的？
一个RegionServer上有一个BlockCache和N个Memstore
7 HBase二级索引???
HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询，而行键索引单一，对于多维度的查询困难(如：对于价格+天数+酒店+交通的多条件组合查询困难)，全表扫描效率低下。
二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系。
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