摘要：計(jì)算則按節(jié)點(diǎn)存儲提供，完全按照計(jì)費(fèi)，要么費(fèi)用高得嚇人，要么難以滿足更多的場景。擁有雙重屬性的天生就具備廣闊的應(yīng)用場景。引入，可以存儲左右的對象，完全適應(yīng)了對象存儲。

摘要： HBase可以說是一個數(shù)據(jù)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(yīng)用場景。在2.0中，引入了OffHeap降低了延遲，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(yīng)了對象存儲。另外由于自身的并發(fā)能力、存儲能力，可以說是具有最為競爭力的引擎

HBase是一個分布式存儲、數(shù)據(jù)庫引擎，可以支持千萬的QPS、PB級別的存儲，這些都已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境驗(yàn)證，并且在廣大的公司已經(jīng)驗(yàn)證。特別是阿里、小米、京東、滴滴內(nèi)部都有數(shù)千、上萬臺的HBase集群。選擇一個技術(shù)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(hù)、改進(jìn)、貢獻(xiàn)社區(qū)。

技術(shù)總是不斷向前發(fā)展的，如今都在提NewSQL，其實(shí)NewSQL在筆者看來是NoSQL之上的一個封裝，一個子場景。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?？梢哉f是一個元的存在，就類似于數(shù)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層或者更近一層添加事務(wù)的子場景。

在云上，對于引擎最為核心的就是存儲計(jì)算分離，存儲可以按需計(jì)費(fèi)，起碼得彈性伸縮。計(jì)算則按節(jié)點(diǎn)存儲提供，完全按照QPS計(jì)費(fèi)，要么費(fèi)用高得嚇人，要么難以滿足更多的場景。比如存儲10M，到底算一次QPS，還是多少次。 由于HBase天生就是存儲計(jì)算分離，天然比較適配云上的架構(gòu)，可以說到了云上，HBase更加具有優(yōu)勢。

HBase可以說是一個數(shù)據(jù)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(yīng)用場景。在2.0中，引入了OffHeap降低了延遲，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(yīng)了對象存儲。另外由于自身的并發(fā)能力、存儲能力，可以說是具有最為競爭力的引擎

對象存儲：我們知道不少的頭條類、新聞類的的新聞、網(wǎng)頁、圖片存儲在HBase之中，一些病毒公司的病毒庫也是存儲在HBase之中

時(shí)序數(shù)據(jù)：HBase之上有OpenTSDB模塊，可以滿足時(shí)序類場景的需求

推薦畫像：特別是用戶的畫像，是一個比較大的稀疏矩陣，螞蟻的風(fēng)控就是構(gòu)建在HBase之上

時(shí)空數(shù)據(jù)：主要是軌跡、氣象網(wǎng)格之類，滴滴打車的軌跡數(shù)據(jù)主要存在HBase之中，另外在技術(shù)所有大一點(diǎn)的數(shù)據(jù)量的車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，數(shù)據(jù)都是存在HBase之中

CubeDB OLAP：Kylin一個cube分析工具，底層的數(shù)據(jù)就是存儲在HBase之中，不少客戶自己基于離線計(jì)算構(gòu)建cube存儲在hbase之中，滿足在線報(bào)表查詢的需求

消息/訂單：在電信領(lǐng)域、銀行領(lǐng)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(yīng)用構(gòu)建在HBase之上

Feeds流：典型的應(yīng)用就是xx朋友圈類似的應(yīng)用

NewSQL：之上有Phoenix的插件，可以滿足二級索引、SQL的需求，對接傳統(tǒng)數(shù)據(jù)需要SQL非事務(wù)的需求 更多的場景需要不斷挖掘

以上，再次回顧，HBase的場景，做了一個簡單的分類，后續(xù)會有一些針對一些場景的實(shí)際的案例

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