Hadoop 用于实时应用的Hbase

我想为预测性维护构建一个实时应用程序。 我考虑在Phoenix上使用Hbase。Phoenix在HBase上提供SQL层

我读到Hbase对于像1亿行加++这样的大数据很有用。 但我的应用程序数据目前没有数据。如果开始时只有少量数据，Hbase数据库将如何反应？ HBase是实时web应用程序的良好解决方案吗

我想要一个类似lambda架构的系统。用于批处理和流式处理。 HDFS顶部的HBase是我的OLTP和OLAP系统吗

因为lambda体系结构具有批处理和速度层。我可以在HDFS中使用HBase数据进行批处理并将结果保存回HBase吗

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一般来说，我想知道HBase是否是构建实时Web应用程序的一个好解决方案，同时也可以进行分析。

HBase的选择通常基于以下几点：

成交量：数百万比千万好

特性：当您不需要事务、辅助索引和一些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。但这只提供了非常好的行键设计。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。一些信息

除此之外，可以使用HBase筛选器选择其他列的值，但选择很少，并且可能无法保证web应用程序的响应时间

此外，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

HBase中的服务器（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，流式传输是大数据堆栈中最好的一种。然而，这也取决于你的流媒体管道-如卡夫卡，火花流或风暴等

既然您提到了Phoenix，我想您可能希望坚持使用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