贝壳实践:HBase在大数据架构中的关键场景与挑战
需积分: 5 113 浏览量
更新于2024-06-21
收藏 1.43MB PDF 举报
《藏经阁-HBase在贝壳的实战》是一份深入探讨阿里巴巴集团旗下的贝壳公司在实际项目中应用HBase技术的详细指南。该文档由Guoxian Zhao发布,主要聚焦于HBase在不同场景下的实践和优化,包括架构演化、OLAP场景、实时ETL场景、数据挖掘场景以及与大数据生态的集成。
1. **架构演化**:文档首先介绍了HBase在贝壳公司的架构演变过程,强调了随着业务增长,从Hadoop的 warehouse+compute 模式逐渐向支持高性能查询和实时分析的架构转变,Alluxio作为缓存层,SparkSQL和Spark集群作为计算引擎被引入,以提高数据处理效率。
2. **OLAP场景**:在OLAP(在线分析处理)场景下,贝壳面临了海量数据(数十亿条记录)的处理需求,需要实现秒级甚至毫秒级的响应时间,并且需要提供SQL接口以支持高级分析。HBase与Kylin(一个开源的分布式数据仓库系统)紧密结合,满足了千亿数据规模下的复杂查询性能。Kylin的中间件提供了权限管理、元数据管理和调度功能,确保了数据的安全性和易用性。
3. **性能指标**:贝壳的数据产品基于HBase构建,支持800多个立方体(Cube)、16种业务场景,存储量达到200TB,每天处理的数据量超过1600亿条,查询速度达到每百万次/天,95%的查询能在500毫秒内完成,99%的查询在1秒内完成,体现了HBase的强大处理能力。
4. **实时ETL和数据挖掘**:文档还涉及实时ETL(提取、转换、加载)场景,确保数据的实时更新和处理,以及数据挖掘场景,HBase凭借其低延迟特性在这些场景中发挥关键作用。
5. **其他技术整合**:除了HBase本身,文档还提到了Alluxio作为数据缓存,Redis用于缓存和指标API,以及如何使用Presto进行查询优化,以及Metastore(元数据管理服务)和Manager(元数据管理器)在数据管理和立方体执行中的作用。
总结来说,《藏经阁-HBase在贝壳的实战》分享了贝壳公司通过HBase在海量数据处理、高并发和实时分析方面取得的成功经验,以及在构建数据仓库和数据分析平台时所采用的关键技术和策略,为其他企业在选择和使用HBase时提供了实用的参考案例。
2023-09-09 上传
2023-09-01 上传
2023-08-25 上传
2023-08-26 上传
2023-09-09 上传
2023-09-09 上传
weixin_40191861_zj
- 粉丝: 83
- 资源: 1万+
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集