滴滴出行中HBase的应用与最佳实践
"藏经阁-Hbase 在滴滴出行的应用场景及最佳实践.pdf" 本文详细介绍了HBase在滴滴出行的各种应用场景和最佳实践,展示了如何利用HBase的特性满足滴滴出行的在线和离线业务需求。 滴滴出行作为一家提供多元化出行服务的公司,包括专车、快车、出租车等,对数据处理的需求极为复杂且要求高效。HBase,作为一款基于Hadoop的列式存储系统,能够提供高可靠性和高性能的数据存储解决方案,特别适合处理大规模、高并发的实时数据访问。 在滴滴出行中,HBase主要应用于两类业务:在线业务和离线业务。在线业务对数据访问延时有严格要求,比如派单、动调、计费、支付和客服等,这些都需要实时快速响应用户的操作。离线业务则更多是定时的大规模数据处理,用于生成报表、安全分析和用户行为分析等。 HBase可以通过多种方式被访问,包括HBase Native API、Thrift Server支持的多种语言(C++、PHP、Go、Python)、Phoenix以及MapReduce和Spark作业等。这使得HBase能灵活地融入不同的技术栈,满足多样化的数据处理需求。 在HBase中存储的数据分为四类:统计结果和报表数据、原始事实类数据、生产中间数据和结果数据,以及线上系统的备份数据。不同类型的数据显示出不同的特性和处理要求,例如报表数据通常配合Phoenix进行SQL查询,而原始事实类数据则需要保证高一致性和可用性。 文中以订单事件为例,阐述了HBase在订单管理中的应用。订单状态查询,包括订单状态、事件类型和订单详情,主要由客服系统发起。当Redis不可用时,HBase会作为备用存储。此外,HBase还用于在线历史订单详情查询和离线订单状态分析。在性能上,HBase需要支持每秒10K的写入事件和每秒1K的读取事件,并确保数据在5秒内变为可用。 为了优化查询效率,订单状态表的Rowkey设计为反向的订单ID加上时间戳,这样可以将最近的状态放在同一区域内,提高查询效率。而历史订单表的设计未在摘要中完全给出,但可以推测其可能包含订单的所有详细信息,以支持完整的订单历史查询。 HBase在滴滴出行的实践中扮演了关键角色,通过其分布式存储能力和实时处理能力,有效地支撑了滴滴出行的海量数据处理需求,实现了业务的高效运行。
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