基于HBase的大数据存储在京东的应用场景

• 以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间
• HBase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability
• HBase可以提供高并发读写操作的支持

(2) HBase的缺点：

• 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询
• HBase并不适合传统的事物处理程序或关联分析，不支持复杂查询，一定程度上限制了它的使用，但是用它做数据存储的优势也同样非常明显

因为HBase存储的是松散的数据，所以如果你的应用程序中，数据表每一行的结构是有差别的，那么可以考虑使用HBase。

因为HBase的列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，所以如果你需要经常追加字段，且大部分字段是NULL值的，那可以考虑HBase。

因为HBase可以根据Rowkey提供高效的查询，所以如果你的数据(包括元数据、消息、二进制数据等)都有着同一个主键，或者你需要通过键来访问和修改数据，使用HBase是一个很好地选择。

二、如何使用HBase

场景一：卖家操作日志

卖家操作日志，顾名思义是用来记录商家操作的系统，从而可以保证商家可以精确查询自己的各种操作。京东有几十万的商家时时刻刻的进行着各种操卖家操作日志初期，将所有的操作日志存放在ES中，操作日志的数据量是非常大的，但当时所能申请到的ES资源有限。当把大量的数据存储到有限的ES集群中时便导致了性能的下降。在这种情况下，选择了只在ES集群中存储最近三个月的数据，对其提供灵活的查询，而长期的数据存储使用HBase来进行。这样便可以实现对近期操作灵活展现，对长期数据也有精确备份。麦消息日志的存储是属于京麦筋斗云系统(用于打造京麦消息生态系统闭环)不可或缺的一部分，其中包含消息的全链路追踪以及消息的统计分析。京麦消息每天都会有几千万的消息量，如何对消息进行追踪和统计便成为了一个至关重要的问题。

消息追踪要求实时性、多维度精确查询，因此选择将最近一周的消息日志存储在ES。统计分析要求有足够多的数据，因此在将数据存储在ES中的同时也存储在HBase中一份。最终再定期将HBase中的数据导入到京东的数据