大資料的概念在2023年火爆的非常徹底，各個行業、各個領域都在不斷的加快對大資料的應用。當然，就大資料的技術本身而言，為了更快、更高效的處理big data，hbase的應用就場景就非常值得關注。
如今，上至世界500強企業，下至中小型實體店都開始借力大資料來實現自身更加快速的發展，那麼對於大資料中的重點內容——hbase，在其實際應用中又該如何分清場景呢？
對於如何分清hbase的應用場景，我們應該先從其概念出發去分析。hbase是hadoop生態圈中的非關係型資料庫，最大的特點是面向列儲存、可以實現在超大規模資料集上的實時讀寫和隨機訪問，可以說是對hdfs的有益補充。傳統的行儲存是將完整的資料行儲存在磁碟中，查詢時會讀取該行的所有資料列。但有些應用場景，只需要一小部分資料列，這種方式就很浪費io。列儲存就是將同乙個資料列的各個值存放在一起，也就是說插入某行資料時，該行的各個資料列的值會存放到不同的地方。好處就是需要某幾列資料時，可以很方便讀取。hbase出現的目的其實就為處理更大、更多的資料提供了便捷，提供了保障，能夠讓處理的速度更快。
此外，hbase的特點我們也應該了解一下。hbase採用的是key/value的儲存方式，這意味著，即使隨著資料量增大，也幾乎不會導致查詢的效能下降。hbase又是乙個列式資料庫(對比於傳統的行式資料庫而言)，當你的表字段很多的時候，你甚至可以把其中幾個字段放在集群的一部分機器上，而另外幾個字段放到另外一部分機器上，充分分散了負載壓力。然而，如此複雜的儲存結構和分布式的儲存方式帶來的代價就是：哪怕只是儲存少量資料，它也不會很快。所以有一種對於hbase的說法就很貼切，hbase並不快，只是當資料量很大的時候它慢的不明顯」。可以說，hbase在資料量越多的時候其價值體現的將愈加的明顯。
hbase並不只是擁有優點，其缺點也很明顯，比如：資料分析是hbase的弱項，因為對於hbase乃至整個nosql生態圈來說，基本上都是不支援表關聯的。當你想實現group by 或者order by的時候，你會發現，你需要寫很多的**來實現mapreduce。
關於hbase的含義、特點、劣勢都為大家做了簡答的分析，下面我們就可以列舉一下hbase的應用場景。
場景一：實時場景的應用，hbase之上有opentsdb模組，可以滿足時序類場景的需求。
場景二：構建精準使用者畫像，螞蟻的風控就是構建在hbase之上。
場景二：時空資料，主要是軌跡、氣象網格之類，滴滴打車的軌跡資料主要存在hbase之中，另外在技術所有大一點的資料量的車聯網企業，資料都是存在hbase之中。
場景四：訊息和訂單的處理，在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的儲存，另外不少通訊、訊息同步的應用構建在hbase之上。
根據hbase的特性，我們不難發現其在各個行業的應用都非常豐富，這裡所講的場景比較少，希望能夠為大家帶來一些思路，當然，在實際的應用當中，你也將髮像hbase的場景會比你想象的更加豐富。
HBase的Snapshots功能介紹
introduction to apache hbase snapshots 對照。在之前，備份或者拷貝乙個表只能用copy export表，或者disable表後，從hdfs中拷貝出所有hfile。copy export錶用的是mapreduce來scan和copy表，這會對region serv...
Hbase的應用場景
首先，要確認有足夠多的資料存入hbase。hbase是乙個高可靠性 高效能 列儲存 可伸縮 實時讀寫的分布式資料庫系統。如 果有幾億或者幾十億條記錄要存入hbase，那麼hbase就是乙個正確的選擇 否則如果你僅有幾百萬條甚至更少的資料，那麼hbase當然不是正確的選 擇，這種情況下應當選擇傳統的關...
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