Hfile结构
1、Major Compact：将一个 Store 中所有的 HFile 合并成一个 HFile，由于只有一个 HFile 文件，这个文件可能会很大，这也是 HFile 文件结构中索引是多层结构的原因。
2、Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。
3、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。
4、因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
5、-hFile：串口句柄 -lpEvtMask：函数执行完后如果检测到串口通信事件的话就将其写入该参数中。-lpOverlapped：异步结构，用来保存异步操作结果。
region下所有的hfile默认存放
1、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。
2、每一个hfile当达到一定大小的时候就会拆分成两个hfile所以一个store目录中会包含多个hfile。
3、依次加载各部分的HFileBlock(load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储)：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。
4、即HFile和region不在同一个DataNode。这种情况会在major compaction 之后得到解决。
5、这个参数默认是10，如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception。解决方案：将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。
淘宝为什么使用HBase及如何优化的
数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。
对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。
HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。
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一是个性化产品，比如智能化的搜索引擎，搜索同样的内容，每个人的结果都不同。或者是一些定制化的新闻服务，或者是网游等。
HBASE之创建表、插入值、表结构查看
对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。
与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
创建表 使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。插入数据 使用Put命令可以向表中插入数据，需要指定行键、列族、列和值。
深入理解HBASE(4)HFile
HFileBlock的格式会在下面介绍。 在hfile中，所有的索引和数据都是以HFileBlock的格式存在在hdfs中， HFile version2的Block格式如下两图所示，有两种类型，第一种类型是没有checksum；第二种是包含checksum。
hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。
/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。
hbase wal 是同步的。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。
hbase的hfile中的block要小的多）这样子足以读取该block到内存中，将该block进行遍历就能获取到需要的rowkey取出数据，以为这里的block只有64k这样的遍历非常迅速。这就是为什么hfile的data block要设置的如此之小的原因。
扫描过程中会检查 HFile 文件的大小是否超出 region 大小的阈值（hbase.hregion.max.filesize，未配置的话默认是 10G），如果超出阈值，会打印提示这可能会导致出现 oversplitting 的问题。
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