摘要:HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴、百度、腾讯、京东、小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单、中国人寿的保单都是存储在HBase中。
前言
HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴、京东、小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单、中国人寿的保单都是存储在HBase中。注意大公司有数十个数百个HBase集群,此点跟Hadoop集群很不相同。另外,数据需求,很多公司是mysql+hbase+hadoop(spark),满足关系型数据库需求,满足大规模结构化存储需求,满足复杂分析的需求。如此流行的原因来源于很多方面,如:
1. 开源繁荣的生态:1. 任何公司倒闭了,开源的HBase还在 2.几乎每家公司都可以去下载源码,改进她,再反馈给社区,就如阿里已经反馈了数百个patch了。加入的人越多,引擎就越好
2. 跟HADOOP深度结合:本就同根同源,在数据存储在HBase后,如果想复杂分析,则非常方便
3. 高扩展、高容量、高性能、低成本、低延迟、稀疏宽表、动态列、TTL、多版本等最为关键,起源google论文,发扬社区及广大互联网公司,设计之初就是为存储互联网,后经过多年的改进升级,如今已经是结构化存储的事实标准
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书籍
最好买纸质书籍,集中时间看下
1. HBase权威指南(HBase: The Definitive Guide):理论多一些
2. HBase实战:实践多一些
总结性
1. HBase2.0:HBase2.0:预计今年会发布,hbase2.0是革命性的版本
2. HBase Phoenix:Apache Phoenix与HBase:HBase之上SQL的过去,现在和未来
3. 社区hbase博客:https://blogs.apache.org/hbase/
方法论
1. HBase使用场景和成功案例存储互联网的初心不变
2. 一种基于物联网大数据的设备信息采集系统及方法:怎么使用HBase、sparkStreaming、redis处理物联网大数据
各大公司的实践
基本围绕在用户画像、安全风控、订单存储、交通轨迹、物理网、监控、大数据中间存储、搜索、推荐等方面:
1. 阿里巴巴-大数据时代的结构化存储HBase在阿里的应用实践:讲述在阿里巴巴集团的实践,HBase在阿里集团已经10000台左右,主要在订单、监控、风控、消息、大数据计算等领域使用
2. 阿里巴巴搜索-Hbase在阿里巴巴搜索中的完美应用实践:讲述在搜索场景下hbase的应用及相关的改进
3. 滴滴-HBase在滴滴出行的应用场景和最佳实践:统计结果、报表类数据、原始事实类数据、中间结果数据、线上系统的备份数据的一些应用
4. HBase在京东的实践:跟阿里一样,京东各个业务线使用了HBase,如:风控、订单、商品评价等
5. 中国人寿基于HBase的企业级大数据平台:使用一个大跨表存储所有的保单,HBase宽表的实践
6. HBase在Hulu的使用和实践:用户画像、订单存储系统、日志存储系统的使用
7. Apache HBase at Netease:在报表、监控、日志类业务、消息类业务、推荐类业务、风控类业务有所使用,另外讲述了一些优化的点。
8. 10 Million Smart Meter Data with Apache HBase:讲述Hitachi为什么选择hbase及在HBase方面的应用
9. G7:如何用云计算链接30万车辆--EMR&Hbase 在物联网领域的实践及解决方案讲述了怎么使用spark及hbase来满足物联网的需求
HBase资料库
1. HBase:https://pan.baidu.com/s/1jILzgns
2. 知乎HBase讨论:https://www.zhihu.com/topic/19600820/hot
结尾
这些资料是笔者整理,以供有大规模结构化需求的用户及HBase爱好者学习交流,以使用HBase更好的解决实际的问题。
交流群
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