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Hadoop、Spark、HBase與Redis的適用性討論(二):HBase

接下來(lái)說(shuō)說(shuō)HBase。對(duì)此,經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)說(shuō)法是:HBase只適合于支撐離線分析型應(yīng)用,特別是做為MapReduce任務(wù)的后臺(tái)數(shù)據(jù)源。持這個(gè)觀點(diǎn)不少,甚至在國(guó)內(nèi)一個(gè)響當(dāng)當(dāng)?shù)碾娦旁O(shè)備提供商中,HBase也是被歸入數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品線的,并明確不建議將HBase用于在線應(yīng)用。可實(shí)際情況真是這樣嗎?讓我們先看看它的幾大案例:Facebook的消息類應(yīng)用,包括Messages、Chats、Emails和SMS系統(tǒng),用的都是HBase;淘寶的WEB版阿里旺旺,后臺(tái)是HBase;小米的米聊用的也是HBase;移動(dòng)某省公司的手機(jī)詳單查詢系統(tǒng),去年也由原先的Oracle改成了一個(gè)32節(jié)點(diǎn)的HBase集群——兄弟們,這些可都是知名大公司的關(guān)鍵應(yīng)用啊,夠能說(shuō)明問(wèn)題了吧。

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實(shí)際上從HBase的技術(shù)特點(diǎn)上看,它特別適用于簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)寫入(如“消息類”應(yīng)用)和海量、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的查詢(如“詳單類”應(yīng)用)。在上面提到的4個(gè)HBase的應(yīng)用中,F(xiàn)acebook消息、WEB版阿里旺旺、米聊等均屬于以數(shù)據(jù)寫入為主的消息類應(yīng)用,而移動(dòng)公司的手機(jī)詳單查詢系統(tǒng)則屬于以數(shù)據(jù)查詢?yōu)橹鞯脑攩晤悜?yīng)用。

HBase的另一個(gè)用途是作為MapReduce的后臺(tái)數(shù)據(jù)源,以支撐離線分析型應(yīng)用。這個(gè)固然可以,但其性能如何則是值得商榷的。比如說(shuō),superlxw1234同學(xué)通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了“Hive over HBase”和“Hive over HDFS”后驚奇的發(fā)現(xiàn)[2],除了在使用rowkey過(guò)濾時(shí),基于HBase的性能上略好于直接基于HDFS外,在使用全表掃描和根據(jù)value過(guò)濾時(shí),直接基于HDFS方案的性能均比HBase好的多——這真是一個(gè)謬論啊!不過(guò)對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,我個(gè)人感覺(jué)從原理上看,當(dāng)使用rowkey過(guò)濾時(shí),過(guò)濾程度越高,基于HBase方案的性能必然越好;而直接基于HDFS方案的性能則跟過(guò)濾程度沒(méi)有關(guān)系?!敬m(xù)】

1. Hadoop雖然強(qiáng)大,但不是萬(wàn)能的。http://database.51cto.com/art/201402/429789.htm

2. Hiveover HBase和Hive over HDFS性能比較分析。http://superlxw1234.iteye.com/blog/2008274


新聞標(biāo)題:Hadoop、Spark、HBase與Redis的適用性討論(二):HBase
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址:http://weahome.cn/article/jscgjg.html

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