HBase在阿里搜索：核心存储与高吞吐实践

"HBase在阿里搜索中的应用实践" 在阿里搜索中，HBase扮演着至关重要的角色，自2010年以来，历经十多个版本的迭代与优化，尤其是在社区版本1.1.3之后，其性能得到了显著提升，避免了1.1.2版本存在的性能问题。目前，阿里搜索的HBase集群规模宏大，节点数超过3000个，最大的单一集群超过1500个，整个阿里集团的节点数更是远超这一数字。在2019年双11期间，阿里搜索离线集群展现了强大的处理能力，每秒访问峰值高达4000万次，单台机器在一秒钟内的吞吐峰值也能达到10万次，即使在CPU使用率超过70%的高压情况下，单个CPU核心仍能支持8000+QPS，显示出HBase卓越的高并发处理能力。 作为阿里搜索的核心存储系统，HBase与计算引擎紧密结合，主要用于支持搜索和推荐业务。在索引构建阶段，HBase接收来自线上MySQL等数据库的商品和用户数据，通过流式处理导入，为搜索引擎构建索引提供数据基础。在推荐环节，Porshe机器学习平台将模型和特征数据存储在HBase，同时实时存储用户点击数据，通过在线训练更新模型，提升推荐系统的准确性和效果。 首先，我们来看HBase在索引构建中的应用。淘宝和天猫的线上数据源丰富多样，包括各个店铺和用户的实时活动。HBase不仅负责夜间全量数据的批量导出，供搜索引擎构建全量索引，还实时接收并更新线上变化的数据，确保增量索引的及时构建，实现搜索结果的秒级更新。这种机制确保了用户能够即时看到库存、新品等信息的变更。 其次，HBase在机器学习场景中也有重要应用。举例来说，在用户搜索三千元手机但未找到满意选项的情况下，机器学习模型会根据用户行为调整搜索结果排序，将符合预算的手机提前展示。这就需要HBase存储和快速响应模型训练及特征数据，确保推荐的实时性和准确性。 总结起来，HBase在阿里搜索的应用实践充分展示了其在大规模数据存储、高并发处理和实时数据更新方面的优势，是支撑阿里搜索和推荐系统高效运作的关键技术之一。通过与流式计算引擎的协同工作，HBase在索引构建和机器学习等场景中发挥着不可替代的作用，确保了阿里巴巴集团在电商领域的快速响应能力和用户体验。