hbase是乙個分布式儲存、資料庫引擎，可以支援千萬的qps、pb級別的儲存，這些都已經在生產環境驗證，並且在廣大的公司已經驗證。特別是阿里、小公尺、京東、滴滴內部都有數千、上萬台的hbase集群。選擇乙個技術的首要條件是對齊大公司，大公司會投入大量的人力去維護、改進、貢獻社群。
技術總是不斷向前發展的，如今都在提newsql，其實newsql在筆者看來是nosql之上的乙個封裝，乙個子場景。nosql中的大表，典型就是提供了kv1v2……vn，其中每個v可以是1b，也可以是100mb。可以說是乙個元的存在，就類似於數字世界的01，可以任意組合。在以hbase為代表的nosql中，hbase可以組合出任意的場景，newsql可以是之上加了sql層或者更近一層新增事務的子場景。
在雲上，對於引擎最為核心的就是儲存計算分離，儲存可以按需計費，起碼得彈性伸縮。計算則按節點儲存提供。如果完全按照qps計費，要麼費用高得嚇人，要麼難以滿足更多的場景，比如儲存10m，到底算一次qps，還是多少次。 由於hbase天生就是儲存計算分離，天然比較適配雲上的架構，可以說到了雲上，hbase更加具有優勢。
時序資料：hbase之上有opentsdb模組，可以滿足時序類場景的需求
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
訊息/訂單：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
newsql：之上有phoenix的外掛程式，可以滿足二級索引、sql的需求，對接傳統資料需要sql非事務的需求
更多的場景需要不斷挖掘
以上再次回顧hbase的場景，做了乙個簡單的分類，後續會有一些針對一些場景的實際案例
再談全域性網HBase八大應用場景
時序資料 hbase之上有opentsdb模組，可以滿足時序類場景的需求 推薦畫像 特別是使用者的畫像，是乙個比較大的稀疏矩陣，螞蟻的風控就是構建在hbase之上 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hb...
再談全域性網HBase八大應用場景
摘要 hbase概述 hbase是乙個分布式儲存 資料庫引擎，可以支援千萬的qps pb級別的儲存，這些都已經在生產環境驗證，並且在廣大的公司已經驗證。特別是阿里 小公尺 京東 滴滴內部都有數千 上萬台的hbase集群。選擇乙個技術的首要條件是對齊大公司，大公司會投入大量的人力去維護 改進 貢獻社群...
再談全域性網HBase八大應用場景
hbase是乙個分布式儲存 資料庫引擎，可以支援千萬的qps pb級別的儲存，這些都已經在生產環境驗證，並且在廣大的公司已經驗證。特別是阿里 小公尺 京東 滴滴內部都有數千 上萬台的hbase集群。選擇乙個技術的首要條件是對齊大公司，大公司會投入大量的人力去維護 改進 貢獻社群。技術總是不斷向前發展...