hbase应用场景和不适用的场景

iteye_11305

于 2017-02-02 18:47:19 发布

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分类专栏：分布式系统文章标签：大数据数据库 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_11305/article/details/82678642

本文总结了HBase在大数据应用中的优势，如高写入吞吐量、大规模数据存储和随机访问，适合淘宝交易历史记录等场景。然而，HBase不适用于复杂的表关系和SQL查询，存在数据一致性问题，需要强大的IT团队维护。淘宝通过优化监控和定制解决方案应对挑战，未来版本有望改进。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

适用的场景：
摘自facebook的相关文档
1 storing large amounts of data（100s of TBs）存储大量的数据（100s TB级数据）
2 need high write throughput
需要很高的写吞吐量
3 need efficient random access (key lookups) within large data sets
  在大规模数据集中进行很好性能的随机访问（按列）
4 need to scale gracefully with data
  需要进行优雅的数据扩展
5 for structured and semi-strured data
  结构化和半结构化的数据
6 don‘t need full RDFS capabilites（cross row/cross table transactions,joins etc.）
  不需要全部的关系数据库特性，例如交叉列、交叉表，事务，连接等等

来自淘宝的使用场景总结：
1 瞬间写入量很大，数据库不好支撑或需要很高成本支撑的场景。
2 数据需要长久保存，且量会持久增长到比较大的场景
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