客戶端要訪問zk,因為zk上儲存著root表的位置資訊，進而可以一層層的找到需要訪問的hregionserver（通過root表找到meta表，進而確定是哪個hregionserver）
客戶端要預寫日誌（wal log），防止宕機，日誌其實儲存位置是在hdfs集群上的
注意：日誌在hdfs上會定期合併的。客戶端要寫入到記憶體（memstore），當達到128m的，會進行刷寫磁碟(storefile),storefile的儲存位置也是在hdfs集群上的storefile的數量達到一定大小的時候會進行合併
storefile達到10g時會進行split,split就是資料的分流
注意：第4步的原因，當storefile不合併的情況下，容易造成數量過多，影響查詢效率
第5步的原因，當乙個storfile過大的時候，在乙個storefile內部查詢，也會影響效率，10個g是效率比較高的一種方式。
客戶端首先要訪問zk，zk上儲存著root表的資訊， 最終找到hregionserver。
注意：root表和meta表是存放在hregionserver上的，這點和hbase的普通表不太一樣
開始讀取hregionsever，首先讀取memstore，因為memstore其中儲存的是熱資料（即最新的資料），如果沒有找到想要資料，則再去讀取storefile。
那麼問題來了，那麼多storefile，如何確定去讀取哪乙個storefile?
解決方案就是布隆過濾器（詳解請看第三部分）。
舉例說明：
例如要查詢乙個url，我們可以將存放url的storefile檔案的rowkey轉成乙個二進位制陣列儲存起來，只儲存1，不存0，把0位空著，這樣我們可以使用這個陣列去儲存多個storefile檔案。
我們當去查詢乙個url的時候，不必要去全部掃瞄所有的storefile檔案，僅僅去匹配那個陣列就行，當然就算所有的1全部匹配上，也有可能出錯，但整體減少的工作量，還是很可觀的，誤差率咋百分之一左右。
這就是一種空間換時間的做法。
HBase讀寫資料流程
hbase的系統表 hbase namespace 儲存了hbase中的所有namespace的資訊 hbase meta 儲存了hbase中所有的region的資訊，包括rowkey範圍，region所在的regionserver的位址。hbase meta 在zookeeper中，進入zooke...
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