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1. 数据模型：Excel表格类比

HBase的数据结构就像一个无限扩展的Excel表格：

• 行键(Row Key)：相当于Excel第一列的序号（如A001，A002），是唯一标识

• 列族(Column Family)：相当于Excel的工作表标签（如"基本信息"、"交易记录"）

• 列限定符(Column Qualifier)：相当于每个工作表中的具体列（如"姓名"、"年龄"）

• 版本(Version)：相当于Excel的"撤销历史"，记录数据变更过程

例子：存储学生信息表

Row Key: S1001
基本信息:姓名 -> 张三
基本信息:年龄 -> 20
成绩记录:数学 -> 90 (2023-01-01)
成绩记录:数学 -> 85 (2023-06-01)

2. 存储架构：图书馆类比

HBase的存储架构就像大型图书馆：

• Region：相当于图书馆的不同楼层（3楼科技类，4楼文学类）

• RegionServer：相当于每层的管理员

• HMaster：相当于图书馆总馆长

• HDFS：相当于图书馆的书架和存储空间

例子：学生数据按学号范围分区

• Region1: S0001-S5000 (1号管理员负责)

• Region2: S5001-S9999 (2号管理员负责)

3. 读写流程：外卖订餐类比

• 写数据：像下单外卖

  1. 客户(Client)下单(写入请求)

  2. 餐厅(HRegionServer)接单并记录到小票(WAL)

  3. 厨师(MemStore)开始备餐

  4. 备好的餐(数据)暂时放保温箱(MemStore)

  5. 保温箱满了就打包成便当(HFile)存入冰箱(HDFS)

• 读数据：像取外卖

  1. 先看保温箱(MemStore)里有没有

  2. 没有再去冰箱(HFile)里找

  3. 把找到的菜品(数据)合并后返回

4. compaction：垃圾回收类比

就像小区的垃圾回收：

• Minor Compaction：每天收家门口的垃圾(小文件合并)

• Major Compaction：每月大扫除，彻底清理(删除标记数据)

例子：存储的学生成绩有多次更新

数学: 90 (版本3) ← 最新
数学: 85 (版本2)
数学: 80 (版本1) ← 被回收

5. Bloom Filter：快递柜验证码

就像快递柜的取件码：

• 输入手机号(Bloom Filter检查)

• 系统快速告诉你"可能有快递"(数据可能存在)

• 但不会告诉你具体在哪个柜子(避免全表扫描)

例子：查询学号S1005是否存在，Bloom Filter快速判断

• 返回"可能存在" → 继续精确查找

• 返回"肯定不存在" → 直接结束查询

6. 行锁：超市储物柜类比

就像超市的电子储物柜：

• 你存入物品(修改行数据)时会锁定该柜子(行锁)

• 其他人必须等你用完(释放锁)才能使用

• 防止多人同时修改造成数据混乱

例子：两个老师同时要修改S1001的成绩

• 老师A先获得锁，完成修改

• 老师B必须等待，直到老师A释放锁

7. 预写日志(WAL)：飞机黑匣子

就像飞机的黑匣子：

• 所有操作先记录到WAL(黑匣子)

• 即使系统崩溃(空难)

• 也能根据WAL恢复数据(事故分析)

例子：正在录入100个新学生数据时断电

• 已完成的80条记录在WAL中

• 重启后可以从WAL恢复这80条记录