大数据时代结构化存储云HBase技术架构及最佳实践

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一般而言,传统关系型数据库面临着成本、容量、QPS、分析等多方面的疑问: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,性都都上能 横向扩展;数据隔离,从而不到满足分析类的需求。

通过关系型数据库MySQL,都都上能 防止中小数据库存储需求;通过分库分表,才能防止一定容量及并发的需求,但

在10年,阿里研究HBase,是为了防止阿里容量及并发的实际疑问,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,目前并且有500000台规模,数百个集群,要花费1亿的QPS,服务整个集团的业务。17年,把这每段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《大数据时代形态学 化存储云HBase技术架构及最佳实践》,介绍HBase的应用选着、实战案例、技术平台解读以及后续的规划。

为什么会么会应用HBase