Hbase 查询过程详解(基于hbase0.98版本后分析的)
1、查询第一步是根据rowkey获取所在region信息
hbase0.96版本后删除了root 表，因为觉的目的是根据rroot表获取meta地址，过程是通过zookeeper获取root表地址，在根据root表记录meta表地址进行访问，还不如和zookeeper通讯一次。新增了namespace，详细见patch设计（https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-8015）
Meta的地址存放在zookeeper的(老版本是存放在root表里)如图：
Meta 表结构：
每条Row记录了一个Region的信息。首先是RowKey，RowKey由三部分组成：TableName, StartKey 和 RegionId。RowKey存储的内容我们又称之为Region的Name。用来存放Region的文件夹的名字是RegionName的Hash值，因为RegionName可能包含某些非法字符。现在你应该知道为什么RegionName会包含非法字符了吧，因为StartKey是被允许包含任何值的。将组成RowKey的三个部分用逗号连接就构成了整个RowKey，这里TimeStamp使用十进制的数字字符串来表示的。
regioninfo该列包含了META表的region信息：region名称、开始rowkey、结束rowkey、encode值：
a）region名称的组成规则：表名称+”,”+startKey+”,”+regionId，regionId的组成规则是：创建region时的时间戳+”.”+encode值（旧版hbase的regionId只有时间戳）+“.”
b）startKey，region的开始key，第一个region的startKey是空字符串；
c）endKey，region的结束key，最后一个region的endKey是空字符串；
d）encode值，该值会作为hdfs文件系统的一个目录，如上图encode值为：da1aec29c13725e29786e920bcc2d7b0，存放如下如图：
每次查询meta表后，客户端都有有region location info cache
下面就讲讲定位到region后的查询过程，首先一个store和column family是一一对应的。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。什么是相同的IO特性，其实这个是由业务决定的。
前面的大家都弄明白了吧，下面我介绍下的client与region server查询交互过程。
1、查询memstore[memstore是是一个按key排序的树形结构的缓冲区]，即写内存是否存储rowkey数据，如果有就返回，没有进行第二步查询；
2、查询region server的读缓存BlockCache 是否存在rowkey对应数据，如果有就返回，没有的话就行进行第三步查询。
3、在HFile里面根据rowkey查询数据，不管有没有都返回到client。
HFile的核心设计思想是分块和分级[查询速度也相对的快了]：
查询数据block的次数和HFile内部数据分开+索引分块
1、bloomfilter改进查找次数
2、hbase的三维顺序，按照rowkey，column，ts进行排序，rowkey和column是升序，
ts是降序
3、对于一次随机读block的访问顺序是bloomblock(多次) 、indexblock(1次) 、datablock(1次)
分块+分级索引(RootDataIndex、 IntermediateLevel ROOT INDEX 【备选如果HFile size 过大，就启用】、Leaf index block)
blockCache的优化和HFile V2格式我的另外两个博客文章单独介绍。
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