HBase是Apache软件基金会开发的一个开源、分布式、版本化、基于列族的NoSQL数据库，它构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上，专为处理海量数据而设计。HBase 1.2.0是该数据库的一个稳定版本，包含了众多优化和改进，对于想要深入理解HBase工作原理或者进行大数据分析的学习者来说，研究其源码是非常有价值的。
一、HBase架构与核心概念
1. 表与Region：HBase中的数据存储在表中，每个表由多个Region组成。Region是表的物理分割，根据行键（Row Key）的排序分配到不同的Region服务器上，确保数据的分布均匀。
2. Region服务器：Region服务器是HBase的主要工作单元，负责管理属于它的Region，包括数据的读写、分裂和合并。
3. Column Family：列族是表内的逻辑数据组织，每个列族包含一组相关的列（Column），列族在表定义时确定，列可以在运行时动态添加。
4. KeyValue：HBase中的数据存储在KeyValue对象中，每个KeyValue包含行键、列族、列、时间戳和数据值。
二、HBase的数据模型
1. 行键：行键是表中数据的唯一标识，用于确定数据的存储位置。
2. 列族和列：列族是数据的逻辑分组，列族下可以有任意多的列，列名由列族名和具体的列标识组成。
3. 时间戳：每个数据单元都有一个时间戳，用于记录数据的版本，支持多版本查询。
三、HBase的读写流程
1. 写操作：客户端将数据写入本地内存，称为MemStore，当达到一定阈值后，会触发一个 flush 操作，将数据写入磁盘形成HFile，同时更新元数据到HMaster。
2. 读操作：通过行键定位到特定的Region服务器，然后在MemStore和HFile中查找对应的数据。
四、HBase的分布式特性
1. ZooKeeper：HBase依赖ZooKeeper进行元数据管理、故障检测和协调集群操作。
2. Master-Slave架构：HMaster负责全局表管理和Region分配，RegionServer负责具体的数据存储和处理。
3. 自动Region分裂：当Region过大时，HBase会自动分裂Region，保证服务的高效性。
五、HBase的优化策略
1. Bloom Filter：用于减少不必要的磁盘I/O，通过位图判断某个元素是否存在。
2. Compaction：定期合并HFile以减少文件数量，优化读性能。
3. BlockCache：缓存最近访问的Block，提高读取速度。
通过对HBase 1.2.0源码的阅读，可以深入了解这些机制的实现细节，比如Region分配算法、数据读写的内部流程、Bloom Filter的构建和使用、以及Compaction策略的设定等。这将有助于开发者更好地优化HBase应用，解决实际问题，以及理解大数据存储系统的底层原理。
