HDInsight:HBase还是Azure表存储？

目前，我的团队正在创建一个使用HDInsight的解决方案。我们每天将获得5TB的数据，需要对这些数据进行一些映射/缩减工作。如果我们的数据将存储在Azure表存储而不是Azure HBase中，会不会有任何性能/成本差异？

HDInsight（HBase/Hadoop）使用Azure Blob存储而不是ATS。对于您的数据存储，您将根据您的订阅仅收取适用的blob存储成本

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另外，不要忘记在作业完成后删除集群，以免产生费用。您的数据将保留在BLOB存储中，并可供您构建的下一个群集使用。

主要区别在于功能和成本

Azure Table Storage本身没有连接map reduce引擎，当然您可以使用map reduce方法编写自己的应用程序

您可以使用Azure HDInsight将Map Reduce连接到表存储。这里有几个连接器，包括我写的一个，它是以配置单元为中心的，需要一些配置，可能不适合您的分区方案（）和一个不太注重性能但更完整的版本，由Microsoft（）的人员提供

表存储的主要优点是，您不必一直承担处理成本

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如果您使用HBase，您将需要始终运行一个完整的集群，因此存在成本劣势，但是，如果您希望使用其他hadoop平台，您将获得一些功能和性能提升，此外，您还将拥有一些更具可移植性的功能。通过HBase选项，您还可以访问范围更广的分析功能。

Blob存储是主要的存储机制，但当然也可以编写StorageHandler来允许HDInsight群集处理表存储数据。