hbase是乙個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分布式儲存系統，使用hbase技術可在廉價pc server上搭建起大規模結構化儲存集群。hbase是google bigtable的開源實現，是建立在hadoop檔案系統之上的分布式面向列的資料庫。
主要是軌跡、氣象網格之類，比如滴滴打車的軌跡資料主要存在hbase之中，另外大資料量的車聯網企業，資料也都是存在hbase中。
比如網際網路出行，智慧型物流與外賣遞送，感測網與實時gis等場景。
時序資料就是分布在時間上的一系列數值。hbase之上有opentsdb模組，可以滿足時序類場景的需求。
比如我們有很多的裝置、感測器，產生很多資料，如果規模不是特別大的廠家有幾千個風機，每個風機有幾百個指標，那麼就會有一百萬左右的時序資料，如果用取樣每一秒會產生一百萬個時間點，如果用傳統資料庫，那麼每一秒會產生一百萬次，持續地往mq做一百萬次，它會崩裂。並且查詢也是個大問題，除了多維查詢以外，我們還會額外地增加時間緯度，檢視一段時間的資料。這時候hbase很好了滿足了時序類場景的需求。
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上。使用者畫像有使用者資料量大，使用者標籤多，標籤統計維度不確定等特點，適合hbase特性的發揮。
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。
hbase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。從nosql到newsql，phoenix或許是新的趨勢。
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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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