阿里巴巴HBase在搜索推荐中的实践与优化

“HBase在阿里搜索推荐中的应用，由阿里巴巴高级技术专家在2017云栖大会分享，涵盖了HBase的历史规模、应用场景、问题优化和未来展望。HBase在阿里的搜索和推荐业务中扮演核心角色，支撑高吞吐和低延迟的需求。” **HBase在阿里搜索推荐中的应用详情：** 1. **历史与规模** - 阿里巴巴自2010年起开始使用HBase，经历了十多个版本的迭代，目前不建议使用1.0或1.2版本，推荐使用最新版本。 - 集群规模宏大，拥有5000+总节点，最大的单一集群超过2000+节点，日处理能力超过5亿次/秒，单机峰值超过10万次/秒。 - 高性能表现，一个CPU可支持8000 QPS（Queries Per Second）。 2. **应用场景** - HBase作为核心存储系统，与计算引擎紧密集成，主要用于高吞吐、低延迟的场景。 - 在搜索业务中，HBase存储商品和用户数据，经过处理后供搜索引擎使用，实现个性化搜索排序。 - 推荐业务中，HBase用于存储用户行为数据和机器学习模型，支持实时更新和大规模吞吐。 - PORSHE机器学习平台依赖HBase进行数据同步和模型存储，模型训练过程中产生大量读写操作。 3. **机器学习平台的HBase应用** - 基于HBase构建的消息队列服务，用于协调数据处理。 - 存储模型和特征数据，支持机器学习过程中的实时计算和后续检索。 4. **问题与优化** - RPC访问优化：解决RPC（远程过程调用）的瓶颈问题，如结果返回延迟，可能涉及网络、并发处理和协议优化。 - CORE模块优化：作为主要的读写服务组件，可能涉及到数据分布、并行处理和故障恢复策略的改进。 - 分布式服务和故障恢复：确保系统的稳定性和高可用性，可能包括副本策略、故障检测和自动切换机制的优化。 - 文件系统优化：底层文件系统对性能有直接影响，可能涉及HDFS（Hadoop Distributed File System）的调整和维护。 总结，HBase在阿里搜索推荐中的应用展示了其在大数据处理和实时计算场景中的强大能力。通过持续的版本升级、集群规模扩展和性能优化，HBase已经成为阿里集团内部不可或缺的存储解决方案，尤其在高并发、低延迟的在线服务中表现出色。未来，随着技术的不断演进，HBase在阿里巴巴的搜索和推荐业务中将继续发挥关键作用，并可能探索更多创新应用场景。