HBase的核心数据结构：LSM树

HBase是一个分布式的、可伸缩的、大数据存储系统，广泛用于存储大量的非结构化和半结构化数据。其核心数据结构是LSM树（Log-Structured Merge Tree）。LSM树是为了解决传统磁盘存储数据结构在大数据场景下写入性能不高的问题而提出的。
LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构，一般采用平衡二叉树、红黑树、跳跃表（SkipList）等维护有序集的数据结构。考虑到并发性能，HBase选择了跳跃表作为内存数据结构。跳跃表是一种可以高效地支持插入和删除操作的平衡树结构，它通过使用多级索引来加速查找过程。
当数据写入HBase时，首先被写入内存中的MemStore。随着数据的不断写入MemStore，一旦内存超过阈值，数据将被刷新（flush）到磁盘上，生成HFile文件。HFile是HBase中用于持久化存储的文件格式，由一个个数据块组成。这些数据块按照key的顺序进行排序和存储。
在磁盘上，HBase使用LSM树的磁盘部分进行数据的组织和索引。磁盘上的数据文件按层级结构组织，每一层由多个HFile文件组成。最底层（Level 0）的文件是由MemStore直接刷新生成的，随着数据的不断写入和文件的增长，文件会被移动到更高级别的层级（Level 1、Level 2等）。这种层级结构使得数据的写入操作更加高效，因为无论写入请求的大小如何，都可以被处理为一次顺序写操作，而顺序写操作是HDFS所擅长的。
为了提高读取性能，HBase采用了一种称为Bloom Filter的布隆过滤器技术。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组来表示集合，并可以快速地回答元素是否属于集合的问题。在HBase中，布隆过滤器被用于判断给定的key是否可能存储在某个数据块中，从而避免了不必要的磁盘寻道和数据读取操作。
总结来说，HBase的核心数据结构LSM树的设计旨在提高写入性能和存储容量，同时保持高效的读取性能。通过使用跳跃表作为内存数据结构、布隆过滤器以及层级结构的文件组织方式，HBase在大数据存储领域展现出了卓越的性能和可伸缩性。