原标题：【生活现场】从洗袜子到hbase存储原理解析(上篇)
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今天，小史的姐姐和吕老师一起过来看小史，一进屋，就有一股难闻的气味。
可不，小史姐姐走进卫生间，发现地下一个盆子里全是没洗的袜子。
小史：当然不是，盆里的袜子满了，就先放到这个桶里，然后再继续装，等到桶里的袜子满了，然后才放到洗衣机里一次洗完，这样不仅效率高，而且节省水电费。
小史洋洋得意地介绍起自己洗袜子的流程。
小史一听就有点不高兴，全世界都黑程序员，没想到自己还没变成程序员就被自家姐姐黑了。
说完就进自己房间，把姐姐和吕老师晾在外面。小史姐姐也意识到不该拿程序员开玩笑，但现在也不知道该怎么办，就看着吕老师。
吕老师走进小史的房间。
【hbase是啥】
小史：别吹了，构建在hdfs上除了能存储海量数据之外，缺点一大堆，上次你给我介绍的hdfs缺点我可没忘啊，不支持小文件，不支持并发写，不支持文件随机修改，查询效率也低。
小史仔细回忆起hdfs来。
hdfs确实有很多缺点，但是hbase却是一个支持百万级别高并发写入，支持实时查询，适合存储稀疏数据的分布式数据库系统。
hbase主要用于大数据领域，在这方面，确实比mysql要厉害得多啊，它和mysql的存储方式就完全不一样。mysql是行式存储，hbase是列式存储。
【列式存储】
吕老师：没错，这就是行式存储系统存储稀疏数据的问题，我们再来看看列式存储如何解决这个问题，它的存储结构是这样的
小史：这个我看懂了，相当于把每一行的每一列拆开，然后通过rowkey关联起来，rowkey相同的这些数据其实就是原来的一行。
吕老师：你这里只说到了一个好处，由于把一行数据变成了这样的key-value的形式，所以hbase可以存储上百万列，又由于hbase基于hdfs来存储，所以hbase可以存储上亿行，是一个真正的海量数据库。
吕老师：这就是hbase的威力呀，还不只如此，其实很多时候，我们做select查询的时候，只关注某几列，比如我现在只关心大家的工资，传统的按行存储，要选出所有人的工资是怎么办的呢？
小史：哦，我大概明白了，原来是这样，所以hbase的查询效率也很高，但是我有个问题啊，如果我就要查我的所有信息，这是一行数据，hbase查询起来是不是反而更慢了呢？
【列簇】
吕老师：列簇，顾名思义，就是把一些列放在一起咯，在hbase中，会把列簇中的列存储在一起，比如我们把和工作相关的salary和job都放在work这个列簇下，那么大概是这样的
小史：哦，我明白了，这样的话，一个列簇中的列会被一次就拿出来，如果我要查所有列的信息的话，把所有信息都放在一个列簇就好了。
(注意：hbase中，其实所有列都是在列簇中，如果不指定，就在一个默认列簇中。生产环境由于性能考虑和数据均衡考虑，一般只会用一个列簇，最多两个列簇)
【rowkey设计】
(注：当然，有些中间件把sql翻译成hbase的查询规则，从而支持了sql查hbase，不在本文讨论范围内)
小史：啊？这和我想象的不一样啊，如果我想查询工资比20w多的记录，在mysql中，只要用一条很简单的sql就行啊，这在hbase中怎么查呢？
吕老师：在hbase中，你需要把要查询的字段巧妙地设置在rowkey中，一个rowkey你可以理解为一个字符串，而hbase就是根据rowkey来建立索引的
不熟悉B+树的同学可以看这篇文章。hbase也是一样的原理。
吕老师：假设员工工资9999w封顶，查询的时候可能根据员工工资查询，也可能根据名字查询一个特定的员工，那么rowkey就可以这样设计
(注意，以上rowkey是简化版设计，只是为了讲清楚范围查询。实际使用中由于rowkey需要考虑散列性，所以可能不会这么用。后文会具体探讨散列性。)
hbase提供了三种查询方式。
第一种是全表扫描，scan
第二种是根据一个rowkey进行查询
第三种是根据rowkey过滤的范围查询
比如你要查工资不少于20w的记录，就可以用范围查询，查出从startRow=0020到stopRow=9999的所有记录，这是hbase直接支持的一种查询方式哦。
吕老师：这里要注意几点，首先，rowkey是按照字符串字典序来组织成B+树的，所以数字的话需要补齐，不然的话会出现123w小于20w的情况，但是补齐的话，你就会发现020w小于123w
小史：哦，明白了，这都很好理解，因为rowkey是字符串形式，所以肯定是按照字符串顺序排序咯。而且rowkey有点类似于mysql中的主键吧，所以保证其唯一性也是可以理解的。还有就是因为每个key-value都包含rowkey，所以rowkey越短，越能节省存储空间。
(注意，如果rowkey复杂且查询条件复杂，hbase还针对rowkey提供了自定义Filter，所以只要数据在rowkey中有体现，能解析，就能根据自己的条件进行查询)
小史：但是吕老师，我有一个问题啊，之前说过hdfs不适合存储小文件，而hbase中的一条记录只有一点点数据，记录条数却很多，属于海量小文件，存在hdfs中不是内存爆炸了吗？
具体如何运用，我们下回分解。
还没看够怎么办？
由于大数据中间件基础加原理，介绍起来篇幅较大，有时候整篇看下来需要20～30分钟，为了增加阅读体验，将阅读时间控制在10分钟左右，特将文章进行切分，遵循少量多餐原则。
小史：大数据切块，这是学习hdfs么？
小编：额……
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