本文探讨了HBase在阿里巴巴、小米及滴滴等公司的应用情况，包括数据分级存储策略、一致性保障机制以及容灾备份方案等内容。特别介绍了滴滴如何通过分层压缩实现热、温、冷数据的有效管理。
- HBase 在阿里
将数据分热、温、冷三种不同的层级，底层采用AEP、SSD、HDD三种不同硬件。
- HBase 一致性内存
目前的逻辑是 put 保存到 region 的memory，同时写到WALs， 是从数据写到WALs，当达到存储大小时 flush 到HDFS，当crach时 重放WAL
在 region 层面的副本，在其他的regionserver 上读取 region副本，hdfs上指向相同的HFiles，Memstore 数据也可以存副本。当主down了时，读副本region，不能保证强一致性，
- HBase 在xiaomi
本部分我们已完全支持，单独的HDFS集群支持HBase，对于S级项目有单独的HBase集群，单独的离线处理集群。
集群容灾备份部分不错
- HBase 在滴滴
- Separating hot-cold data into heterogeneous storage based on layered compaction
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