HBase在阿里搜索推荐中的应用

在2017杭州云栖大会中，阿里巴巴高级技术专家李钰（绝顶）的分享《HBase在阿里搜索推荐中的应用》深入探讨了HBase的关键方面，尽管直接的分享内容细节未包含在当前知识库中，我们可以根据已有的资料概述HBase的应用场景、优势及技术特性，这些信息与李钰分享的主题紧密相关。

HBase 应用场景与核心优势

**1. 应用场景概述

• 大数据场景：HBase适用于海量全量数据的低成本存储、快速批量导入和实时访问，能与Spark、MaxCompute等大数据平台集成，支持大规模离线分析。

• 广告系统：处理高并发、低延迟需求，存储用户画像特征、点击流等，支撑实时竞价和广告定位投放服务。

• 车联网：存储车辆轨迹、状态信息，服务于网约车、物流运输、新能源车检测等领域，提供弹性、低成本解决方案。

• 互联网社交：存储聊天记录、评论等，构建稳定可靠的现代社交Feed流系统。

• 金融与零售：管理海量订单记录、风控数据，满足行业对成本、并发和灵活性的要求。

• IoT与时空数据：如车联网、智慧物流，实时处理位置数据，进行监控、路径规划和分析。

2. 核心优势

• 高性能：单个毫秒级响应时间，水平扩展至千万级QPS。

• 低成本：高压缩比，支持冷热数据分离，使用HDD/OSS存储降低成本。

• 弹性扩展：存储计算分离架构，独立伸缩，自动化扩容。

• 灵活数据模型：动态列，自由增减属性；TTL自动过期；多版本支持。

• 高可用性：主备双活容灾，请求自动容错，SLA达99.95%。

• 数据压缩与编码：支持多种压缩算法（LZO, ZSTD, LZ4等），以及DataBlockEncoding减少重复数据，优化存储效率。

技术特性与优化

• 数据压缩算法选择：根据业务类型选择合适的压缩算法，如对实时性要求极高时推荐使用LZ4，而监控类或物联网场景建议采用ZSTD以获得更高压缩率。

• 操作指南：通过alter命令修改表属性实现压缩编码设置，并通过major_compact命令执行大压缩，注意在业务低峰期操作以避免影响性能。

综上所述，虽然无法直接提供分享的具体内容，但基于现有知识库，可以看出HBase在阿里巴巴体系内特别是在搜索推荐、大数据处理、广告、车联网、社交、金融零售以及IoT等场景中扮演着关键角色，其设计旨在满足高并发、低延迟、低成本和高度可扩展性的需求。通过不断的技术优化和策略调整，如高效的数据压缩与编码策略，HBase持续为阿里巴巴集团内外的多样化业务提供强有力的支持。