大数据之hbase的写数据过程详解

带着问题来寻找答案：
1.HBASE的读写过程就是HBASE的寻址过程
2.如何快速的寻找到地址？
3.为什么hbase可以快速的查询 写入数据？
4.Hbase的数据模型：底层存储的数据到底是怎么样的过程 ？
5.Hbase的数据模型设计：数据文件最终存储在hdfs的结构是怎么样的？并不是key value
客户端发起写数据请求
构建Put对象：一个Put对象代表一行数据记录，可以添加多个列的数据。
如上例所示， RowKey为“012005000201” ，包含3个列：name,gender,address。
Put or PutList?
HBase提供了两个主要的写数据接口，一个可以写入单行数据，即Put接口，另一个可以批量写入多行数据，即PutList接口。事实上， Put仅是PutList的一种特殊情形。因此，后面的流程介绍仅仅涉及PutList。
找region：
如何快速的找到region？
答：找mata表中的metaregion
我们如何快速的找到我的表的元数据信息在meta表中哪个metaregion的位置？
答：zookeeper
Meta表的路由信息：这个表有哪些region 每一个region在哪些位置上

不论是读还是写，首先是找region
Metaregion
Userregion
数据
为什么写入数据需要找region而不是直接追加？
mysql:insert操作 新数据直接追加
mysl的寻址过程：一张表对应一个文件，找到表就是找到文件，新数据直接追加在末尾

Habse：
在一张表中，region管理一定范围内的数 rowkey按字典排序
第一个region的start key是空不是0
一张表的不同region可以放到不同的主机中去

Put：数据根据不同的rowkey，插入到不同的region中
当数据量很大时，hbase：meta表也会被拆分成多个 region，称之为metaregion，也可能会被放到不同的主机上，这些metaregion存储的就是某一些表的路由信息，也就是：userregion，region所属的regionserve信息

Regionserver内部按照什么来进行分配数据：rowkey字典排序

数据分组：
任务交给regionserver之后，regionser做什么？
数据进入的时候，并不是一条一条的进入的，有可能是很多条，比如list一次来10w条数据，
这么大的数据，拿到数据以后，有2种