云栖大会之HBase多模式的机遇与挑战
作者：互联网
什么是Apache HBase
Hadoop Database，是一个基于Google BigTable论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。
松散表结构(Schema free)
原生海量数据分布式存储
随机查询、范围查询
高吞吐，低延迟
在线分布式数据库
多版本，增量导入，多维删除
ApsaraDB HBase Platform
平台架构
平台优势
Item | ApsaraDB ForHBase (Aliyun Product) | ApacheHBase(Software) | |
Basic | High availability | 99.9%~ 99.99% | N/A |
Data reliability | 99.999999999% | N/A | |
Online Ability | Multi-master clustering | Multi-master clustering，Multi-AZ/Regon | NO |
GC | FGCNO，YGC5ms | GC 20s~100s，YGC100ms+ | |
Reduce Cost | Storage Cost | Cut by 50%+on share cloud disk，Total3 Copy | Maybe on Cloud Disk，Total9 Copy |
SupportCold Storage | SupportOSS，Cut by 70% atless read | NO | |
Multi-model DB | Multi-model DB | KV，Tabular，SQL，Graph，Time Series，Geospatial Full Text index， Search | KV，Tabular |
Enterprise Characteristics | Disaster recovery | Backup and Restore | NO，maybe3.0 |
Security | user/password，ACL | Kerberos，ACL | |
Analytics | SparkonHBase ，Moreoptimization | SparkonHBase | |
Version upgrade | Automatic upgrade | N/A | |
Self-driven | Database control system | 15min Createa DB/Monitor Online add storage and node/ElasticPowerinfuture | N/A |
Diagnostic System | Big request ，Big Table merge，HotRegion…… | NO |
使用场景
数据类型 | 存储对象 | 代表场景 | 组件 | 优势 |
KV/表格存储 | 稀疏表 | 简单kv信息 风控 画像表等稀疏表 | HBase API | 动态列 |
SQL | 带类型的 | 替换单机关系数据库 | HBase-Phoenix | SQL语法 具备Hbase 所有的优势 |
文档数据 | json/xml/html | 新闻 | HBaseAPI | 存储空间大 |
对象数据 | 图片/视频等 | 小对象存储 | HBase | 性能与存储空间 兼备 |
时序数据 | 传感器数据 | 监控数据 | HBase HBase-OpenTSDB | 写性能高、存储量大 |
时空数据 | 轨迹 | 轨迹、时空数据 | HBase HBase-GeoMesa | 写性能高、存储量大 |
图关系数据 | 关系 | 欺诈场景 | Hbase-HGraphDB | 分布式图 |
OLAP | cube | 报表 | Kylin或自己构建 | 计算前置 实时查询 |
人才的成长
成长历程
2-3年夯实基础
4-6年成为专家
7-10年无中生有
引领-带领
成长建议
关注社区，多写文章
请教高手
项目中成长
保持敬畏
坚持
附上HBase多模式的机遇与挑战PPT：
标签：存储,云栖,存储量,机遇,DB,HBase,数据,分布式 来源： https://blog.51cto.com/15060465/2677710