大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践

本文涉及的产品
PolarClaw,2核4GB
简介: 本文中,阿里云高级专家封神带来了主题演讲《大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践》,介绍HBase的应用选择、实战案例、技术平台解读以及后续的规划。
在10年,阿里研究HBase,是为了解决阿里容量及并发的实际问题,按照数据库要求,阿里深入HBase技术,并致力于保障稳定性和性能,目前已经有10000台规模,数百个集群,大约1亿的QPS,服务整个集团的业务。17年,把这部分能力也开放给公有云客户。本文中,阿里云高级专家封神带来了主题演讲《大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践》,介绍HBase的应用选择、实战案例、技术平台解读以及后续的规划。

为什么应用HBase

一般而言,传统关系型数据库面临着成本、容量、QPS、分析等多方面的问题:存储成本较高;无法满足TB、PB级别的数量存储需求;QPS无法满足较高的并发要求,性能不能横向扩展;数据隔离,从而不能满足分析类的需求。

通过关系型数据库MySQL,可以解决中小数据库存储需求;通过分库分表,能够解决一定容量及并发的需求,但是其实现复杂,需要业务感知;通过以HBase为代表的分布式数据库,可以支持高到千万的并发,满足海量数据的存储。

那么怎么解决传统数据库这些问题呢?HBase给出了相应的应对方法:

  • LSM-Tree:写吞吐高,离线导入效率高;
  • 存储无限扩容:计算存储分离,分布式存储可以无限扩容;
  • 自动分区:分区自动分裂,分区自动Merge;
  • Hadoop生态:Phoenix满足查询需求,Spark接HBase,可以满足分析类需求。

9b55e78e3c76de735a3f261831e1815f33dcf4a2

HBase除了可以满足业务较快增长的高吞吐以及大容量读取需求,还有其他传统关系型数据库和非关系型数据库所不具备的特性:比如松散表(不存数据,不占空间);实时更新、增量导入、多维删除;随机查询、范围查询。

此外,HBase还有许多其他特性:

  • LSM树:实时写入吞吐量大,增量导入隔离性强;
  • TTL:数据时效性,系统自动处理;
  • 多版本:数据的第三维度,高效删除方式;
  • 动态列:数据发散的利器;
  • 协处理器:满足数据高效处理;
  • SQL访问:二级索引;
  • 即时查询:操作性查询,准实时。

HBase的能力是完全可以线性扩展的,通过添加节点就可以线性增强计算存储能力。

javascript:void(0)

应用实战

HBase具有丰富的应用场景,凭借海量的存储能力和高吞吐能力,为各种应用场景提供支持,包括报表类、时序类、日志类、消息类、推荐类、风控类、轨迹类,行业包括电子商务、物联网/车联网、聊天软件、金融、广告商、新闻、电信等等。

HBase具有庞大的生态圈,支持实时数据分析、即时分析、多维分析、时序数据库等场景。

d68e9f9fc92df8f27ee5075205f73ed72425543f

在阿里内部,HBase的使用涉及日志、聊天、监控、订单、IOT、风控、搜索等。中国使用的公司还有京东、小米、腾讯、网易、360、知乎、中国人寿、电信......几乎所有的一定规模的公司。

实际案例——传感器监控类

在rowkey有一定的设计规则,业务系统会做一些优化,比如把多行压成一行等等。

a6759f15c4062cff4a051e5f0fe9db12fc2a0302

实际案例——单车/司机轨迹

轨迹类应用可以满足离线大规模的轨迹分析,满足用户、后端人员的实时查询。

83ccf45366c16eb5b1186ab9588435430c0de390

实际案例——双十一大屏

这是阿里内部非常具有代表性的场景。高吞吐、高并发、低延迟的访问需求下,对HBase应用提出了很高的要求。

47899cdbe5c112ae646d3c3c31e6686f3bddd665

实际案例——安全风控

5928010ccf9f8f88afa4e7421583b8169571e2e5

在金融的战场上,用户画像、风控一直也是核心之一,一般的数据也是存储在HBase。

实际案例——搜索

搜索是HBase最先解决的一个场景,目标是为了存储互联网,流式计算实时处理后再导入到搜索引擎。

ff528ba9e6547623aaad53a8dddbcb63cba57c9c

实际案例——分析类

629f1179da5d8c8e52285307bd116ede7980dd03

以上分享的场景都在阿里内部及云上的实际业务中得以使用,满足了高性能高存储量的需求。

下图展示了HBase在业务中所处的位置,以及整体数据流的流向。

7379cd40176e5d4b7d086453b4f06861d40c62a6

ApsaraDB for HBase平台解读

在构建过程中,HBase会面临的问题涉及:较为复杂的运维体系、安全体系、云环境、源代码有bug需要修复、数据可靠性无法保障、配置复杂、需要增加公网服务等功能、稳定性待提升等方面。ApsaraDB HBase平台能够针对性地完善这些因素,性能更佳,更加稳定可靠。

d4e0e66b326ce1247a818a3bbb1461fedec981ce

ApsaraDB HBase的基本架构图如下所示:

c1f6eeea775fb40d65e6b2e24817981792d5aa90

从架构层面来讲,不同层面会提供不同的服务。

  • 产品层、接入层、网络层:提供上云方案、安全服务、公网访问、监控指标报警、方案支持等一站的DBaas服务;
  • 中间件、HBase内核层:Apsaradb- HBase内核是基于社区 HBase1.1版本打造,目前在阿里集团内部有数千业务使用,万台机器的规模,在性能、稳定性、功能方案均有提升及改进,在历年双十一均有考验;
  • 存储层:HBase后续会基于云端本地实例及共享存储,极大降低成本;
  • 运维服务:实现运维自动化:15分钟内全自动部署集群,自动守护进程,可用性检测及报警,修改配置,扩容节点和磁盘,链路监控报警,指标可视化,自动升级内核等。

ApsaraDB HBase给用户承诺的保障有:数据可靠性;高性能;高可用,自动负截均衡,单节点故障时可秒级故障转移;生态完整,与Hadoop生态完美融合,支持其它组件复杂分析;易运维,全指标监控预警,在线扩容节点、磁盘及修改配置;强安全,支持网络白名单、VPC网络隔离、基于阿里云AK访问集群。

作为一款数据库类产品,ApsaraDB HBase与各个数据源间保持着非常通透的关系,方便数据导入导出。

0ad76556f4b87c213f56e6a18a15757f51bc27b8

HBase API在性能上可以成倍地提升,如下图所示。

a1be7e8723d0421fe33acce79b0573451fd00044
 
HBase SQL实现了全局二级索引:索引存储一致性同步、单列索引、索引异步构建,性能大幅度提升。

26f641029a3587b19e8f3a84d8e81770215bb811

近期规划

关于HBase的规划,阿里已经对外开放过HBase链路优化、集群同步、强一致性等技术分享,后续将会在公网访问、服务端一键迁移、共享存储、SQL、Replica等方面继续完善。

f6f89a7e0ae6d8c2b5777afa94497054872a0016

  • HBase公网访问&AK访问:实现在线共享环境,提供安全保障。
360d1d9b5da40e25b9f18baab627e7c63a1d9be9
  • 服务端一键迁移:这是团队目前正在研究的功能。

46805e229447bba44d86b32ecc51abb89fba86bd

  • 共享存储:下沉到存储层及降低存储成本。

6e977bdeba54fbad6d8fd50e7828b37e4c95c915

  • SQL:定位非事务、schema、二级索引、轻分析。
e3db1a3dbf70e1053f56932340acc593c750ac5e
  • Replica:在一个Region写,再在多个Region读写访问。目前应用较少,致力于使HBase同时支持CP&AP。
f1e3544b2611631fba10666b848d339f63ec6c34

HBase本身一直在发展之中,在大规模的结构化存储的场景中无疑是标准的产品,其支持的场景也在不断拓展。阿里云HBase团队也是致力于推广改进HBase及提供专业的服务。我们希望HBase发展越来越好。

  • HBase全网最佳学习资料汇总:https://yq.aliyun.com/articles/169085
  • 云HBase产品首页:https://www.aliyun.com/product/hbase
相关文章
|
9月前
|
存储 JSON 分布式计算
数据湖,不“唬”你:这是大数据存储的新秩序!
数据湖,不“唬”你:这是大数据存储的新秩序!
205 2
|
9月前
|
存储 SQL 监控
数据中台架构解析:湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代,企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台,结合湖仓一体架构,打通数据壁垒,实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践,助力企业构建统一、灵活的数据底座,驱动业务决策与创新。
|
11月前
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
9月前
|
存储 分布式计算 大数据
【赵渝强老师】阿里云大数据存储计算服务:MaxCompute
阿里云MaxCompute是快速、全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,提供海量数据存储与计算服务。支持多种计算模型,适用于大规模离线数据分析,具备高安全性、低成本、易用性强等特点,助力企业高效处理大数据。
446 0
|
10月前
|
存储 SQL 分布式计算
19章构建企业级大数据平台:从架构设计到数据治理的完整链路
开源社区: 贡献者路径:从提交Issue到成为Committer 会议演讲:通过DataWorks Summit提升影响力 标准制定: 白皮书撰写:通过DAMA数据治理框架认证 专利布局:通过架构设计专利构建技术壁垒
|
7月前
|
存储 分布式计算 资源调度
【赵渝强老师】阿里云大数据MaxCompute的体系架构
阿里云MaxCompute是快速、全托管的EB级数据仓库解决方案,适用于离线计算场景。它由计算与存储层、逻辑层、接入层和客户端四部分组成,支持多种计算任务的统一调度与管理。
631 1
|
9月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
“一上来就搞大数据架构?等等,你真想清楚了吗?”
“一上来就搞大数据架构?等等,你真想清楚了吗?”
171 1
|
8月前
|
SQL 存储 监控
流处理 or 批处理?大数据架构还需要流批一体吗?
简介:流处理与批处理曾是实时监控与深度分析的两大支柱,但二者在数据、代码与资源上的割裂,导致维护成本高、效率低。随着业务对数据实时性与深度分析的双重需求提升,传统架构难以为继,流批一体应运而生。它旨在通过逻辑、存储与资源的统一,实现一套系统、一套代码同时支持实时与离线处理,提升效率与一致性,成为未来大数据架构的发展方向。
|
10月前
|
架构师 Oracle 大数据
从大数据时代变迁到数据架构师的精通之路
无论从事何种职业,自学能力都显得尤为重要。为了不断提升自己,我们可以尝试建立一套个性化的知识目录或索引,通过它来发现自身的不足,并有针对性地进行学习。对于数据架构师而言,他们需要掌握的知识领域广泛而深入,不仅包括硬件、网络、安全等基础技术,还要了解应用层面,并熟练掌握至少一门编程语言。同时,深入理解数据库技术、具备大数据实操经验以及精通数据仓库建模和ELT技术也是必不可少的。只有这样,数据架构师才能具备足够的深度和广度,应对复杂的业务和技术挑战。 构建个人知识体系是数据架构师在学习和工作中的一项重要任务。通过系统化、不断深化的知识积累,数据架构师能够有效应对快速变化的商业环境和技术革新,进一
|
11月前
|
存储 缓存 分布式数据库
【赵渝强老师】HBase的体系架构
HBase是一种基于BigTable思想的列式存储NoSQL数据库,适合数据分析与处理。其主从架构包含HBase HMaster、Region Server和ZooKeeper。HMaster负责Region分配及表管理;Region Server执行数据读写操作,并包含WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存;ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统工作。通过视频讲解与架构图示,详细解析各组件功能与协作机制。
737 11
下一篇
开通oss服务