HBase技術選型的準則是什么

這篇文章主要介紹“HBase技術選型的準則是什么”，在日常操作中，相信很多人在HBase技術選型的準則是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”HBase技術選型的準則是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

聊一聊 NoSQL

NoSQL（Not only SQL）數據庫，可以理解為區別于關系型數據庫如mysql、oracle等的非關系型數據庫。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理論，全稱 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性與分區容錯性，這是Eric Brewer教授提出的分布式系統設計理念，并給出了定論：任何分布式系統只能同時滿足其中二點，無法做到三者兼顧。這可以說是NoSQL數據庫的理論基石，至今NoSQL領域也稱得上是百花齊放了，一直也沒有哪一款NoSQL同時兼顧著這三點特性。

NoSQL必須要在一致性、可用性與分區容錯性之間做出取舍，目前而言，幾乎所有的NoSQL都是在保有分區容錯性的基礎上選擇一致性或可用性，例如HBase就是犧牲了部分可用性換取了完全的一致性，與HBase類似的Cassandra則是犧牲了強一致性換來了可用性的保證。

NoSQL能做哪些事情、不能做哪些事情？NoSQL作為分布式系統的實現，海量數據永久性存儲、非結構化數據存儲、超大規模數據高效讀寫、超強水平擴展能力等這些特征讓NoSQL得到了廣泛應用。然而，事務支持、關聯特性，甚至于SQL查詢，這些卻是NoSQL的短板，也決定了NoSQL尚且取代不了關系型數據庫。

HBase 簡單介紹

HBase（Hadoop database）是一個分布式、可擴展、面向列的NoSQL數據庫，本質上是一個Key-Value系統，底層存儲基于HDFS，原生支持MapReduce計算框架，具有高吞吐、低延時的讀寫特點。

HBase 的主要特性

HBase包含很多特性，這里列舉了HBase的一些關鍵特性：

• 強一致性讀寫：HBase并不是最終一致性，而是強一致性的系統，這使得HBase非常適合做高速的聚合操作。

• 自動sharding：HBase的表在水平方向上以region為單位分布式存儲在各個節點上，當region達到一定大小時，就會自動split重新分布數據。

• 自動故障轉移：這是HBase高可用的體現，當某一個節點故障下線時，節點上的region也會下線并會自動轉移到狀態良好的節點上線。

• 面向列的存儲：HBase是面向列的存儲系統，相同特征（列族相同）的數據會被盡量放到一起，這有利于提高數據讀取的效率。

• 無縫結合Hadoop：HBase被定義為Hadoop database，就是基于HDFS做的數據存儲，同時原生的支持MapReduce計算引擎。

• 非常友好的API操作：HBase提供了簡單易用的Java API，并且提供了Thrift與REST的API供非Java環境使用。

• Block Cache與Bloom Filter：查詢優化方面HBase支持Block Cache與Bloom Filter，使得HBase能夠對海量數據做高效查詢。

什么時候使用 HBase

HBase作為一款NoSQL數據庫，前面也提及了并不能解決所有問題。關于我們在實際生產過程中滿足哪些條件的時候可以選擇HBase作為底層存儲，這里給出幾點建議：

1、數據量規模非常龐大

一般而言，單表數據量如果只有百萬級或者更少，不是非常建議使用HBase而應該考慮關系型數據庫是否能夠滿足需求；單表數據量超過千萬或者十億百億的時候，并且伴有較高并發，可以考慮使用HBase。這主要是充分利用分布式存儲系統的優勢，如果數據量比較小，單個節點就能有效存儲的話則其他節點的資源就會存在浪費。

2、要求是實時的點查詢

HBase是一個Key-Value數據庫，默認對Rowkey即行鍵做了索引優化，所以即使數據量非常龐大，根據行鍵的查詢效率依然會很高，這使得HBase非常適合根據行鍵做單條記錄的查詢。值得說明的是，允許根據行鍵的一部分做范圍查詢，這里涉及到Rowkey的設計問題，不再贅言。

3、能夠容忍NoSQL短板

前面提及了NoSQL并不能解決所有問題，HBase也是一樣，如果業務場景是需要事務支持、表與表的關聯查詢等，不建議使用HBase。HBase有它適合的業務場景，我們不能苛求它能夠幫我們解決所有問題。

4、數據分析需求并不多

雖然說HBase是一個面向列的數據庫，但它有別于真正的列式存儲系統比如Parquet、Kudu等，再加上自身存儲架構的設計，使得HBase并不擅長做數據分析，或者說數據分析是HBase的弱項，所以如果主要的業務需求就是為了做數據分析，比如做報表，那么不建議直接使用HBase。

如果能夠滿足上訴的幾點，硬件條件也滿足的情況下，強烈建議考慮使用HBase作為底層存儲解決你的問題。

HBase 的使用場景

由于HBase豐富的特性，加上自身的海量數據存儲能力與超大規模并發訪問能力，使得HBase應用非常廣泛。目前已經在金融、交通、醫療、車聯網、IoT等眾多領域有了最佳實踐，涉及到訂單/賬單存儲、用戶畫像、時空/時序數據、對象存儲、Cube分析等各個使用場景。

到此，關于“HBase技術選型的準則是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！