HBase的应用场景及特点

一、Hbase能做什么?
1. 海量数据存储:
上百亿行 x 上百万列
并没有列的限制
当表非常大的时候才能发挥这个作用, 最多百万行的话,没有必要放入hbase中
2. 准实时查询:
百亿行 x 百万列,在百毫秒以内
二、Hbase在实际场景中的应用:
1. 交通方面:
船舶GPS信息,全长江的船舶GPS信息,每天有1千万左右的数据存储。
2. 金融方面:
消费信息,贷款信息,信用卡还款信息等
3. 电商:
淘宝的交易信息等,物流信息,浏览信息等
4. 移动:
通话信息等,都是基于HBase的存储。
Hbase的特点:
1. 容量大:
传统关系型数据库,单表不会超过五百万,超过要做分表分库,不会超过30列
Hbase单表可以有百亿行、百万列,数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性
2. 面向列:
面向列的存储和权限控制,并支持独立检索,可以动态增加列,即,可单独对列进行各方面的操作
列式存储,其数据在表中是按照某列存储的,这样在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数量
3. 多版本:
Hbase的每一个列的数据存储有多个Version,比如住址列,可能有多个变更,所以该列可以有多个version
4. 稀疏性:
为空的列并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏。
不必像关系型数据库那样需要预先知道所有列名然后再进行null填充
5. 拓展性:
底层依赖HDFS,当磁盘空间不足的时候,只需要动态增加datanode节点服务(机器)就可以了
6. 高可靠性:
WAL机制,保证数据写入的时候不会因为集群异常而导致写入数据丢失
Replication机制,保证了在集群出现严重的问题时候,数据不会发生丢失或者损坏
Hbase底层使用HDFS,本身也有备份。
7.高性能:
底层的LSM数据结构和RowKey有序排列等架构上的独特设计,使得Hbase写入性能非常高。
Region切分、主键索引、缓存机制使得Hbase在海量数据下具备一定的随机读取性能,该性能针对Rowkey的查询能够到达毫秒级别
LSM树,树形结构,最末端的子节点是以内存的方式进行存储的,内存中的小树会flush到磁盘中(当子节点达到一定阈值以后,会放到磁盘中,且存入的过程会进行实时merge成一个主节点,然后磁盘中的树定期会做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能。)
LSM树的介绍:https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html

总结:
面向列,容量大,写入比mysql快但是读取没有,超过五百万条数据的话建议读写用Hbase

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