大数据+时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践

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一般而言，传统关系型数据库面临着成本、容量、QPS、分析等多方面的问题：存储成本较高;无法满足TB、PB级别的数量存储需求;QPS无法满足较高的并发要求，性能不能横向扩展;数据隔离，从而不能满足分析类的需求。

通过关系型数据库MySQL，可以解决中小数据库存储需求;通过分库分表，能够解决一定容量及并发的需求，但是其实现复杂，需要业务感知;通过以HBase为代表的分布式数据库，可以支持高到千万的并发，满足海量数据的存储。

那么怎么解决传统数据库这些问题呢?HBase给出了相应的应对方法：

LSM-Tree：写吞吐高，离线导入效率高;

存储无限扩容：计算存储分离，分布式存储可以无限扩容;

自动分区：分区自动分裂，分区自动Merge;

hadoop生态：Phoenix满足查询需求，Spark接HBase，可以满足分析类需求。

一般而言，传统关系型数据库面临着成本、容量、QPS、分析等多方面的问题：存储成本较高;无法满足TB、PB级别的数量存储需求;QPS无法满足较高的并发要求，性能不能横向扩展;数据隔离，从而不能满足分析类的需求。

通过关系型数据库MySQL，可以解决中小数据库存储需求;通过分库分表，能够解决一定容量及并发的需求，但是其实现复杂，需要业务感知;通过以HBase为代表的分布式数据库，可以支持高到千万的并发，满足海量数据的存储。

那么怎么解决传统数据库这些问题呢?HBase给出了相应的应对方法：

LSM-Tree：写吞吐高，离线导入效率高;

存储无限扩容：计算存储分离，分布式存储可以无限扩容;

自动分区：分区自动分裂，分区自动Merge;

hadoop生态：Phoenix满足查询需求，Spark接HBase，可以满足分析类需求。

应用实战

HBase具有丰富的应用场景，凭借海量的存储能力和高吞吐能力，为各种应用场景提供支持，包括报表类、时序类、日志类、消息类、推荐类、风控类、轨迹类，行业包括电子商务、物联网/车联网、聊天软件、金融、广告商、新闻、电信等等。

HBase具有庞大的生态圈，支持实时数据分析、即时分析、多维分析、时序数据库等场景。

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