1. 整体流程
2. 组件交互图
3. Region写入流程
4. HLog写入模型
5. KV数据写入HFile
构建Bloom Block：
1）cell写进来之后，首先判断当前chunk是否已满。
2）如果超过阈值，会重新申请一个新的chunk，并将当前chunk放入ready chunks集合中。
3）如果未超阈值，则根据布隆过滤器算法使用多个hash函数分别对cell的rowkey进行映射，将相应位置1。
构建Data Block：
1） Encoding KeyValue 使用特定编码对cell进行处理：DiffKeyDeltaEncoder, FastDiffDeltaEncoder, PrefixKeyDeltaEncoder… 编码基本思路： 根据上一个KeyValue和当前KeyValue比较后取delta，也就是分别比较rowkey, column family, columns然后取delta。 假如前后两个KeyValue的rowkey相同，当前rowkey就可以使用特定的一个flag标记，不需要再完整地存储整个rowkey，减少存储空间。
2）将编码后的KeyValue写入DataOutputStream 随着cell不断写入，当前Data Block超过阈值（默认64K），将DataOutputStream的数据flush到文件，完成落盘。
构建Leaf Index Block：
1）Leaf Index Block会随着Leaf Index Entry写入慢慢变大，一旦超过阈值（64K），需要flush到文件落盘。
2）Leaf Index Block落盘是追加写入文件，会形成HFile中Data Block, Leaf Index Block交叉出现的情况。
3）Leaf Index Block落盘后需要向上构建Root Index Entry并写入Root Index Block，形成索引树的根节，但根节点不追加写入Scanned block，而是最后写入Load-on-open。
构建Bloom Index Block：
1）完成Data Block落盘后，检查是否已写满Bloom Block。
2）如果写满，将Bloom Block追加写入文件，在内存中构建一个Bloom Index Entry，并写入Bloom Index Block。 查找流程： Root Index Block -\> Leaf Index Block 二分查找定位Data Block -\> 加载Data Block到内存进行遍历。**
**KV数据写入HFile流程总结：
1）首先构建Bloom Block, Data Block。
2）一旦写满一个Data Block，将其落盘同时构建一个Leaf Index Entry，写入Leaf Index Block，直至写满落盘。
3）每写入一个KeyValue就会动态构建Scanned Block部分，等所有KeyValue都写入完成后再静态构建Non-scanned Block， Load on open，Trailer部分。
6. BulkLoad工作流程
应用场景： 1. 两个集群互为主备，通过备份集群修改异常集群： 把备份集群的数据导一个快照拷贝到异常集群，然后通过CopyTable工具扫描快照生成Hfile， 最后bulkload到异常集群，完成数据修复。 2. 用户写入大量数据后，发现选择的split keys不合适： 通过Snapshot生成HFile再bulkload生成新表。
