HBase的存储模型：如何实现分布式数据的集中管理
HBase是一个开源的、基于Hadoop的分布式数据库，它可以存储海量的结构化或半结构化的数据，并提供高效的随机访问和扫描能力。HBase是一个列式数据库，它将数据按照列族（Column Family）组织，每个列族可以包含多个列（Column），每个列可以包含多个版本（Version）的值（Value）。HBase的表（Table）由多个行（Row）组成，每个行由行键（Row Key）和多个列族组成。HBase的表可以水平切分为多个区域（Region），每个区域包含一定范围的行，区域是HBase数据分布和负载均衡的基本单位。
那么，HBase是如何实现分布式数据的集中存放和管理的呢？HBase采用了一个主从架构，其中有一个主服务器（Master）和多个从服务器（RegionServer）。主服务器负责协调从服务器的工作，监控集群状态，处理元数据操作等。从服务器负责存储和服务一部分区域，处理客户端请求等。HBase还依赖于ZooKeeper来维护集群配置信息，监控主从服务器的状态，实现故障转移等。
HBase将每个区域存储在一个或多个文件中，这些文件称为存储文件（StoreFile），它们是基于Hadoop文件系统（HDFS）的顺序写入、随机读取的文件格式。每个存储文件对应一个列族，它包含了该列族在该区域内所有行的所有列和值。每个存储文件都有一个索引文件（IndexFile），它记录了每个块（Block）在存储文件中的偏移量和第一个键值对（KeyValue）。块是存储文件的最小读取单位，它通常为64KB大小。每个存储文件还有一个布隆过滤器文件（BloomFilterFile），它用于快速判断一个键值对是否存在于该存储文件中。
当从服务器接收到客户端写入请求时，它会先将数据写入一个内存缓冲区中，这个缓冲区称为写前日志（Write-Ahead Log，WAL）。WAL是一个追加写入、顺序读取的文件格式，它记录了所有对区域进行修改的操作。WAL用于保证数据在发生故障时不会丢失。当缓冲区达到一定大小时，它会被刷新到磁盘上，形成一个新的存储文件。这个过程称为刷写（Flush）。当一个区域内有多个存储文件时，它们会被合并为一个更大的存储文件。这个过程称为合并（Compaction）。合并有两种类型：小合并（Minor Compaction）和大合并（Major Compaction）。小合并是将一些较小的存储文件合并为一个较大的存储文件，它不会删除任何旧版本的数据。大合并是将一个区域内所有的存储文件合并为一个最大的存储文件，它会删除过期或重复的数据，释放磁盘空间。