HBase的服務器體系結構遵循簡單的主從服務器架構，它由HRegion服務器（HRegion Server）群和HBase Master服務器（HBase Master Server)構成。HBase Master服務器負責管理所有的HRegion服務器，而HBase中所有的服務器都是通過ZooKeeper來進行協調，並處理HBase服務器運行期間可能遇到的錯誤。HBase Master Server本身不存儲HBase中的任何數據，HBase邏輯上的表可能會被划分為多個HRegion，然后存儲到HRegion Server群中，HBase Master Server中存儲的是從數據到HRegion Server中的映射。
Client
HBase Client使用HBase的RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信，對於管理類操作，Client與HMaster進行RPC；對於數據讀寫類操作，Client與HRegionServer進行RPC
Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存儲了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以Ephemeral方式注冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的健康狀態。此外，Zookeeper也避免了HMaster的單點問題，見下文描述
HBase Master服務器
每台HRegion服務器都會和HMaster服務器通信，HMaster的主要任務就是要告訴每台HRegion服務器它要維護哪些HRegion。
當一台新的HRegion服務器登錄到HMaster服務器時，HMaster會告訴它先等待分配數據。而當一台HRegion死機時，HMaster會把它負責的HRegion標記為未分配，然后再把它們分配到其他HRegion服務器中。
HRegion服務器
HRegionServer主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據，是HBase中最核心的模塊。
所有的數據庫數據一般是保存在Hadoop分布式文件系統上面的，用戶通過一系列HRegion服務器來獲取這些數據，一台機器上面一般只運行一個HRegion服務器，且每一個區段的HRegion也只會被一個HRegion服務器維護。
當用戶需要更新數據的時候，他會被分配到對應的HRegion服務器上提交修改，這些修改顯示被寫到Hmemcache（內存中的緩存，保存最近更新的數據）緩存和服務器的Hlog（磁盤上面的記錄文件，他記錄着所有的更新操作）文件里面。在操作寫入Hlog之后，commit()調用才會將其返回給客戶端。
在讀取數據的時候，HRegion服務器會先訪問Hmemcache緩存，如果緩存里沒有改數據，才會回到Hstores磁盤上面尋找，每一個列族都會有一個HStore集合，每一個HStore集合包含很多HstoreFile文件，如下圖：
HStore存儲是HBase存儲的核心了，其中由兩部分組成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用戶寫入的數據首先會放入MemStore，當MemStore滿了以后會Flush成一個StoreFile（底層實現是HFile），當StoreFile文件數量增長到一定閾值，會觸發Compact合並操作，將多個StoreFiles合並成一個StoreFile，合並過程中會進行版本合並和數據刪除，因此可以看出HBase其實只有增加數據，所有的更新和刪除操作都是在后續的compact過程中進行的，這使得用戶的寫操作只要進入內存中就可以立即返回，保證了HBase I/O的高性能。當StoreFiles Compact后，會逐步形成越來越大的StoreFile，當單個StoreFile大小超過一定閾值后，會觸發Split操作，同時把當前Region Split成2個Region，父Region會下線，新Split出的2個孩子Region會被HMaster分配到相應的HRegionServer上，使得原先1個Region的壓力得以分流到2個Region上。
HRegion
當表的大小超過設置值的是偶，HBase會自動地將表划分為不同的區域，每個區域包含所有行的一個子集。對用戶來說，每個表是一堆數據的集合，靠主鍵來區分。從物理上來說，一張表被拆分成了多塊，每一塊就是一個HRegion。我們用表名+開始/結束主鍵來區分每一個HRegion，一個HRegion會保存一個表里某段連續的數據，從開始主鍵到結束主鍵，一張完整的表是保存在多個HRegion上面的。
HBase存儲格式
HBase中的所有數據文件都存儲在Hadoop HDFS文件系統上，主要包括上述提出的兩種文件類型：
1. HFile， HBase中KeyValue數據的存儲格式，HFile是Hadoop的二進制格式文件，實際上StoreFile就是對HFile做了輕量級包裝，即StoreFile底層就是HFile
2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存儲格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile已經介紹了，接下來就是介紹HLog File。
在分布式系統環境中，無法避免系統出錯或者宕機，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的內存數據將會丟失，這就需要引入HLog了。每個HRegionServer中都有一個HLog對象，HLog是一個實現Write Ahead Log的類，在每次用戶操作寫入MemStore的同時，也會寫一份數據到HLog文件中（HLog文件格式見后續），HLog文件定期會滾動出新的，並刪除舊的文件（已持久化到StoreFile中的數據）。當HRegionServer意外終止后，HMaster會通過Zookeeper感知到，HMaster首先會處理遺留的 HLog文件，將其中不同Region的Log數據進行拆分，分別放到相應region的目錄下，然后再將失效的region重新分配，領取 到這些region的HRegionServer在Load Region的過程中，會發現有歷史HLog需要處理，因此會Replay HLog中的數據到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成數據恢復。
HFile
下圖是HFile的存儲格式：
首先HFile文件是不定長的，長度固定的只有其中的兩塊：Trailer和FileInfo。正如圖中所示的，Trailer中有指針指向其他數據塊的起始點。File Info中記錄了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index塊記錄了每個Data塊和Meta塊的起始點。
Data Block是HBase I/O的基本單元，為了提高效率，HRegionServer中有基於LRU的Block Cache機制。每個Data塊的大小可以在創建一個Table的時候通過參數指定，大號的Block有利於順序Scan，小號Block利於隨機查詢。每個Data塊除了開頭的Magic以外就是一個個KeyValue對拼接而成, Magic內容就是一些隨機數字，目的是防止數據損壞。后面會詳細介紹每個KeyValue對的內部構造。
HFile里面的每個KeyValue對就是一個簡單的byte數組。但是這個byte數組里面包含了很多項，並且有固定的結構。我們來看看里面的具體結構：
開始是兩個固定長度的數值，分別表示Key的長度和Value的長度。緊接着是Key，開始是固定長度的數值，表示RowKey的長度，緊接着是RowKey，然后是固定長度的數值，表示Family的長度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是兩個固定長度的數值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這么復雜的結構，就是純粹的二進制數據了。
HLogFile
上圖中示意了HLog文件的結構，其實HLog文件就是一個普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey對象，HLogKey中記錄了寫入數據的歸屬信息，除了table和region名字外，同時還包括 sequence number和timestamp，timestamp是“寫入時間”，sequence number的起始值為0，或者是最近一次存入文件系統中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue對象，即對應HFile中的KeyValue，可參見上文描述。
參考 http://www.cnblogs.com/NicholasLee/archive/2012/09/13/2683223.html