HugeTable：面向海量应用的结构化数据存储系统

HugeTable是面向应用的结构化数据存储系统，由中移动研究院的HugeTable项目团队开发，由Qian Ling领导。这个系统的设计初衷是为了应对大规模数据处理的需求，特别是在中国移动这样的企业中，每天数据量达到几十TB，单个系统可以存储几个PB的数据，且数据保留期长达数月。巨大的潜在增长使得在某些领域增长高达200%，应用场景广泛，涵盖了BOSS/BINMS互联网业务、数据集成等多种领域。 传统的数据处理模型通常依赖于SQL支持和快速索引查询，以满足多种应用程序的需求，同时还要处理敏感数据的CRUD操作以及统计和报告功能。HugeTable设计的核心原则是可扩展性、高可用性和可靠性，它构建在Hadoop的基础之上，特别是利用HDFS（分布式文件系统，具有容错能力）和MapReduce（一种并行编程环境，用于在HDFS上执行复杂的计算任务）技术。Hadoop生态系统中也衍生出了许多高级工具，如Yahoo的PIG/Latin、Business.com的Cloudbase/Hadoop+JDBC、中国移动的BC-PDM，以及Facebook的Hive/SQL，后者作为处理PB级数据仓库的重要解决方案，其支持Schema-on-read特性。 Hive作为Hadoop生态的一部分，提供了对SQL语言的支持，使得非技术人员也能方便地进行数据处理和查询。Hive的设计类似于POSIX API（用于操作系统接口）加上本地文件系统，使得用户能够无缝地与Hadoop进行交互。Hive的强大之处在于它能将大规模数据仓库的能力与易用的SQL语法相结合，降低了大数据处理的门槛。 Hive的成功案例来源于Facebook在2010年的ICDE会议上分享的经验，表明Hive在实际应用中已经证明了自己的价值，不仅适用于数据仓库，还被用于构建经济实惠且性能高效的解决方案。通过这些工具和平台，HugeTable旨在提供一个高效、稳定且能满足复杂业务需求的结构化数据存储系统。未来，HugeTable项目团队计划进一步扩展和完善其功能，以适应不断变化的数据处理挑战。