HBase使用場景有哪些

HBase 是一個分布式的、面向列的開源數據庫?？捎糜谕扑]畫像特別是用戶的畫像，儲存瀏覽記錄，對象存儲，時序數據，Cube分析，NewSQL，Feeds流等等。

HBase 是一個分布式的、面向列的開源數據庫，在 Hadoop 之上提供了類似于 Bigtable 的能力，是 Apache 的 Hadoop 項目的子項目。HBase 不同于一般的關系數據庫，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫。

HBase 可以說是一個數據庫，也可以說是一個存儲。擁有雙重屬性的 HBase 天生就具備廣闊的應用場景。在最近的一些版本中，引入了 OffHeap 降低 gc 影響，優化鏈路延遲，提供 Replica 等可以滿足在線的需求。引入 MOB，可以存儲 10M 左右的對象，完全適應了對象存儲。另外由于自身的并發能力、存儲能力，可以說是具有最為競爭力的引擎

HBase 使用場景

1.時空數據：主要是軌跡、氣象網格之類，比如滴滴打車的軌跡數據主要存在 HBase 之中，另外大數據量的車聯網企業，數據也都是存在 HBase 中。比如互聯網出行，智慧物流與外賣遞送，傳感網與實時 GIS 等場景。

2.推薦畫像：別是用戶的畫像，是一個比較大的稀疏矩陣，螞蟻的風控就是構建在 HBase 上。用戶畫像有用戶數據量大，用戶標簽多，標簽統計維度不確定等特點，適合 HBase 特性的發揮。

3.消息/訂單：在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的存儲，另外不少通信、消息同步的應用構建在 HBase 之上。

4.儲存瀏覽記錄：大型的視頻網站，電商平臺產生的用戶點擊行為、瀏覽行為等等存儲在 HBase 中為后續的智能推薦做數據支撐。

5.對象存儲：這里的對象存儲實際是中等對象存儲，是對 HDFS 存儲文件的一個緩沖過度。HBase 提供了中等對現象的存儲能力，中等對象的大小范圍在 100k 至 10M 之間。

6.時序數據：時序數據就是分布在時間上的一系列數值。HBase 之上有 OpenTSDB 模塊，可以滿足時序類場景的需求。

比如我們有很多的設備、傳感器，產生很多數據，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，那么就會有一百萬左右的時序數據，如果用采樣每一秒會產生一百萬個時間點，如果用傳統數據庫，那么每一秒會產生一百萬次，持續地往 MQ 做一百萬次，它會崩裂。并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，查看一段時間的數據。這時候 HBase 很好了滿足了時序類場景的需求。

7.Cube 分析(KyLin)：通過 KyLin 將 Hive 或 kafka 中的數據，來構建 Cube，這些 Cube 會存儲在 HBase 中。

8.NewSQL：HBase 上有 Phoenix 的插件，可以滿足二級索引、SQL 的需求，對接傳統數據需要 SQL 非事務的需求。從 NoSQL 到 NewSQL，Phoenix 或許是新的趨勢。

9.Feeds 流：Feed 流，是 RSS 中用來接收該信息來源更新的接口，簡單的說就是持續更新并呈現給用戶的內容。比如微信朋友圈中看到的好友的一條條狀態，微博看到的你關注的人更新的內容，App 收到的一篇篇新文章的推送，都算是 feed 流。