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这里面说的read既包括get，也包括scan，实际底层来看这两个操作也是一样的。
我们将要讨论的是，当我们从一张表读取数据的时候hbase到底是怎么处理的。
分二种情况来看，第一种就是表刚创建，所有put的数据还在memstore中，并没有刷新到hdfs上；第二种情况是，该store已经进行多次的flush操作，产生了多个storefile了。
在具体说明两种情况前，先考虑下表的region的问题，如果表只有一个region，那么没有说的，肯定是要扫描这个唯一的region。假设该表有多个region，此时.META.表就派上用场了，hbase会首先根据你要扫描的数据的rowkey来判断到底该数据放在哪个region上，该region所在服务器地址，然后把数据读取的请求发送给该region server。好了，实际对数据访问的任务都会放在region server上执行，为了简单起见，接下来的讨论都是在单台region server上对单个region的操作。
首先来看第一种情况，表刚创建，所有put的数据还在memstore中，并没有刷新到hdfs上。这个时候数据是在memstore中，并没有storefile产生，理所当然，hbase要查找memstore来获得相应的数据。对于memstore或者storefile来说，内存中都有关于rowkey的索引的，所以对于通过rowkey的查询速度是非常快速的。通过查询该索引就知道是否存在需要查看的数据，已经该数据在memstore中的位置。通过索引提供的信息就很容易找得到所需要的数据。这种情况很简单。
在来看第二种情况，该store已经进行多次的flush操作，产生了多个storefile了。那么数据应该从哪里查呢？所有的storefile？别忘记还有memstore。此时memstore中可能还会有没来得及flush的数据呢。如果此时该region还有很多的文件，是不是所有的文件都需要查找呢？hbase在查找先会根据时间戳或者查询列的信息来进行过滤，过滤掉那些肯定不含有所需数据的storefile或者memstore，尽量把我们的查询目标范围缩小。
尽管缩小了，但仍可能会有多个文件需要扫描的。storefile的内部有三维有序的，但是各个storefile之间并不是有序的。比如，storefile1中可能有rowkey为100到110的记录，而storefile2可能有rowkey为105到115的数据，storefile的rowkey的范围很有可能有交叉。所以查询数据的过程也不可能是对storefile的顺序查找。
hbase会首先查看每个storefile的最小的rowkey，然后按照从小到大的顺序进行排序，结果放到一个队列中，排序的算法就是按照hbase的三维顺序，按照rowkey，column，ts进行排序，rowkey和column是升序，而ts是降序。
实际上并不是所有满足时间戳和列过滤的文件都会加到这个队列中，hbase会首先对各个storefile中的数据进行探测，只会扫描扫描那些存在比当前查询的rowkey大的记录的storefile。举例来说，我当前要查找的rowkey为108，storefile1中rowkey范围为100~104，storefile2中rowkey的范围为105~110，那么对于storefile1最大的rowkey为104，小于105，所以不存在比所查rowkey105大的记录，storefile并不会被加到该队列中。根据相同的规则，storefile2则会被添加到该队列中。
队列有了，下面开始查询数据，首先通过poll取出队列的头storefile，会从storefile读取一条记录返回；接下来呢，该storefile的下条记录并不一定是查询结果的下一条记录，因为队列的比较顺序是比较的每个storefile的第一条符合要求的rowkey。所以，hbase会继续从队列中剩下的storefile取第一条记录，把该记录与头storefile的第二条记录做比较，如果前者大，那么返回头storefile的第二条记录；如果后者大，则会把头storefile放回队列重新排序，在重新取队列的头storefile。然后重复上面的整个过程。这个过程比较烦，语言描述不清楚，代码会更加清晰。
这段代码如下：
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public KeyValue next() throws IOException { if(this.current == null) { return null; } KeyValue kvReturn = this.current.next(); KeyValue kvNext = this.current.peek(); if (kvNext == null) { this.current.close(); this.current = this.heap.poll(); } else { KeyValueScanner topScanner = this.heap.peek(); if (topScanner == null || this.comparator.compare(kvNext, topScanner.peek()) >= 0) { this.heap.add(this.current); this.current = this.heap.poll(); } } return kvReturn; } |
以上的代码在KeyValueHeap.java类中。
举个例子来说明：表sunwg01，有两个storefile，storefile1中包括rowkey100，rowkey110；storefile2中包括rowkey104，rowkey108。我现在执行scan ‘sunwg01′扫描表sunwg01中的所有的记录。
根据前面提到的排序规则，队列中会有2个元素，按顺序分别为storefile1，storefile2。
1，取出storefile1中的第一条记录rowkey100，并返回该结果
2，取出storefile1中的下一条记录rowkey110，同时取出队列剩余storefile的第一条记录rowkey104，经过比较rowkey110大于rowkey104，则将storefile1放回队列中
3，因为队列是有序的队列，会重新对storefile进行排序，因为此时storefile1的最小rowkey为110，而storefile2的最小rowkey为104，所以排序的结果为storefile2，storefile1
4，重复上面的过程，直到查不到记录为止。
最后查到的结果为：rowkey100，rowkey104，rowkey108，rowkey110。
顺便说下block cache的事情，当从storefile中读数据的时候会首先查看block cache中是否有该数据，如果有则直接查block cache，就没必要查询hdfs；如果没有该数据，那么就只能去查hdfs了。这也是为了block cache的命中率对性能有很大影响的原因。
上面描述了从hbase中read的基本的过程，还有些细节没有具体说，但是大概过程应该是都说到了。
关于hbase的read操作的深入研究 region到storefile过程
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zlingh/p/3983854.html
