1 hbase写入流程
hbase中无论是新增数据还是修改已有行，其内部流程都是一样的，hbase执行写入时会写到两个地方，write-ahead log 简称wal 也叫hlog 预写式日志 和 MemStore，hbase默认把数据先写到这两个地方，只有这两个地方的变化都写入并确认后，才认为写动作完成。
MemStore是内存中的缓冲区默认64m，HBase会把要写入的数据在这里积累，当填满后 才进行刷写到硬盘上，生成一个HFile。
WAL 使用来排除故障，大型分布式系统，节点故障很常见，设想如果MemStore没有写满刷写到硬件上，那么内存中的数据就会丢失，应对办法就是将数据在写动作完成前就写入WAL，每台节点维护一个WAL，直到WAL写入成功，写动作才算完成。
同时，如果节点宕机恢复，MemStore里的数据会被自动从WAL中恢复到内存中
HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。
事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。
每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
StoreFile以HFile格式保存在HDFS上
2 hbase读取流程
如果想快速访问，通用的原则是，尽可能多的把数据有序，并且放到内存中，hbase实现了这两个要求，所以大多数情况下操作可以做到毫秒级。
Hbase读取工作必须要连接硬盘，所以hbase中设计了一个BlockCache缓存，用来保存从HFile中读入内存中最频繁的数据，避免硬盘读。
从Hbase中读取一行，首先检查MemStore等待修改的队列，然后检查BlockCache包含改行的Block是否最近被访问过，最后访问硬盘上对应的HFile。
3 delete的工作原理以及hbase合并的后台工作
delete并不是把数据真的删除了，而是添加了一个墓被标记，代表此数据被删除掉，直到hbase执行大合并，才会真的从hfile中删除数据
大合并和小合并 HFile
小合并，读取完整一行，可能需要很多HFile，把这些Hfile合并成一个HFile，提高了读取一行的速度
大合并，把一个列族的所有HFile合并成一个文件，便于浏览该列族所有内容
小合并是轻量级的，可以频繁操作(hbase自身控制)，大合并是重量级的，不要经常使用，而且是HBase清理删除数据