大数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践

2018第九届中国数据库技术大会，阿里云高级技术专家、架构师封神（曹龙）带来题为大数据时代数据库-云HBase架构&生态&实践的演讲。主要内容有三个方面：首先介绍了业务挑战带来的架构演进，其次分析了ApsaraDB HBase及生态，最后分享了大数据数据库的实际案例。
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业务的挑战

存储量量/并发计算增大

 

现现在大量的中小型公司并无大规模的数据，若是一家公司的数据量超过100T，且能经过数据产生新的价值，基本能够说是大数据公司了 。起初，一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS，后面加入MySQL,若是有图片需求还可加入磁盘，该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展，数据量在不断地增大，其经过MySQL及磁盘基本没法知足需求，只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES，再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。

 

另一个趋势就是非结构化的数据愈来愈多，数据结构的模式不单单是SQL，时序、时空、graph模式也愈来愈多，须要一些新的存储结构或新的算法去解决这类问题，也意味着所须要作的工程量就会相对较高。