我想建立一个预测性维护的实时应用程序。我想在phoenix上使用hbase。phoenix在hbase上提供sql层。
我读到hbase对像1亿行加上++这样的大数据很有用。但我的申请数据目前还没有数据。如果开始时只有少量数据，hbase数据库将如何React？hbase是实时web应用的好解决方案吗？
我想要一个类似lambda架构的系统。用于批处理和流处理。hdfs上的hbase是否会同时是我的oltp和olap系统？
因为lambda架构有一个批处理和速度层。我是否可以将hdfs中的hbase数据也用于批处理并将结果保存回hbase？
一般来说，我想知道hbase是否是一个好的解决方案，以建立一个实时网络应用程序，也有可能做分析。
1条答案
按热度按时间bkhjykvo1#
hbase的选择通常基于以下几点：
成交量：千亿比千亿好
特性：当您不需要事务、二级索引和一些rdbms特性时
硬件：确保您有足够的硬件用于区域服务器。它需要大量的维护
更具体地说：
它最适合web应用程序，因为它具有快速的随机读取查询。但这只有非常好的行键设计。这涉及到提前规划结束查询并设计行键。如果您也有基于时间的数据并且您的查询严重依赖于它，那么在行键设计中需要特别小心。简而言之，你应该避免热点。这里有一些信息
除此之外，可以使用hbase过滤器按其他列值进行选择，但是选择很少，并且可能无法保证web应用程序的响应时间。
另外，如果数据集（行）的列数可变，并且查询中不需要所有列，那么hbase也是最佳选择
在hbase中，服务器（区域）故障切换是可能的，因此您的数据将是安全的。
它可以用于批处理和流式处理。当然，对于流媒体，它是大数据栈中最好的。不过，这也取决于你的流媒体管道-如Kafka，Spark流或风暴等。
既然您提到了phoenix，我想您可能希望继续使用hbase的sql视图—这可能会给您提供更好的选择。然而在核心，行键设计仍然是hbase性能的核心