本文作者：格創(chuàng)東智大數(shù)據(jù)工程師王子超（轉載請注明作者及來源）

隨著工業(yè)4.0時代的到來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)的智能化、信息化都將不斷推進，傳統(tǒng)的工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)難以完全勝任工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲，以HBase為代表的NoSQL數(shù)據(jù)庫正在蓬勃發(fā)展，其完全分布式特征、高性能、多副本和靈活的動態(tài)擴展等特點，使得HBase在工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲上擁有強大的優(yōu)勢，打破了流程工業(yè)生產(chǎn)中的"數(shù)據(jù)壁壘"效應的瓶頸,可以促進工業(yè)生產(chǎn)水平和生產(chǎn)管理水平的提高。本期格物匯，就來給大家介紹HBase數(shù)據(jù)庫及格創(chuàng)東智相關實戰(zhàn)案例。

了解HBase

HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規(guī)模結構化存儲集群。HBASE的目標是存儲并處理大型的數(shù)據(jù)，更具體來說是僅需使用普通的硬件配置，就能夠處理由成千上萬的行和列所組成的大型數(shù)據(jù)。

HBASE是GoogleBigtable的開源實現(xiàn)，但是也有很多不同之處。比如：Google Bigtable使用GFS作為其文件存儲系統(tǒng)，HBASE利用HadoopHDFS作為其文件存儲系統(tǒng)；Google運行MAPREDUCE來處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBASE同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBASE中的海量數(shù)據(jù)；Google Bigtable利用Chubby作為協(xié)同服務，HBASE利用Zookeeper作為協(xié)同服務。

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的相比，HBASE具備多重優(yōu)勢：

1）線性擴展，隨著數(shù)據(jù)量增多可以通過節(jié)點擴展進行支撐；

2）數(shù)據(jù)存儲在hdfs上，備份機制健全；

3）通過zookeeper協(xié)調(diào)查找數(shù)據(jù)，訪問速度快。

HBase實戰(zhàn)案例

為了更好的介紹 HBase 在人工智能場景下的使用，下面我們以某半導體顯示企業(yè)為案例，給大家分析格創(chuàng)東智大數(shù)據(jù)團隊如何利用 HBase 設計出一個快速查找面板特征的系統(tǒng)。

目前，該公司的業(yè)務場景里面有很多面板相關的特征數(shù)據(jù)，每張面板數(shù)據(jù)大概 3.2k。這些面板數(shù)據(jù)又被分成很多組，每個面板特征屬于某個組。組和面板的數(shù)據(jù)分布如下：

——43%左右的組含有1張面板數(shù)據(jù)；

——47%左右的組含有 2 ~9張面板數(shù)據(jù)；

——其余的組面板數(shù)范圍為 10 ~ 10000張。

現(xiàn)在的業(yè)務需求主要有以下兩類：

——根據(jù)組的 id 查找該組下面的所有面板數(shù)據(jù)；

——根據(jù)組 id +面板id 查找某個面板的具體數(shù)據(jù)。

原有方案：MySQL+OSS

之前業(yè)務數(shù)據(jù)量比較小的情況使用的存儲主要為 MySQL 以及 OSS(對象存儲)。相關表主要有面板組表group和面板表face。表的格式如下：

group表：

glass表：

其中 feature（特征）大小為3.2k，是二進制數(shù)據(jù) base64 后存入的，這個就是真實的面板特征數(shù)據(jù)。現(xiàn)在面板組 id 和面板id 對應關系存儲在MySQL 中，對應上面的 group 表；面板 id 和面板相關的特征數(shù)據(jù)存儲在 OSS 里面，對應上面的 face 表。

因為每個面板組包含的玻璃特征數(shù)相差很大(1 ~ 10000)，所以基于上面的表設計，我們需要將面板組以及每張面板特征id存儲在每一行，那么屬于同一個面板組的數(shù)據(jù)在MySQL 里面上實際上存儲了很多行。比如某個組id對應的特征數(shù)為10000，那么需要在MySQL 里面存儲 10000 行。

我們?nèi)绻枰鶕?jù)面板組 id 查找該組下面的所有面板，那么需要從 MySQL 中讀取很多行的數(shù)據(jù)，從中獲取到組和面板對應的關系，然后到 OSS 里面根據(jù)面板id獲取所有相關的特征數(shù)據(jù)。

這樣的查詢導致鏈路非常長。從上面的設計可看出，如果查詢的組包含的面板張數(shù)比較多的情況下，那么我們需要從 MySQL 里面掃描很多行，然后再從 OSS 里面拿到這些特征數(shù)據(jù)，整個查詢時間在10秒左右，遠遠不能滿足現(xiàn)有業(yè)務快速發(fā)展的需求。

HBase解決方案：

MySQL + OSS的設計方案有兩個問題：第一，原本屬于同一條數(shù)據(jù)的內(nèi)容由于數(shù)據(jù)本身大小的原因無法存儲到一行里面，導致后續(xù)查下需要訪問兩個存儲系統(tǒng)；第二，由于MySQL不支持動態(tài)列的特性，所以屬于同一個面板組的數(shù)據(jù)被拆成多行存儲。

針對這兩個問題，格創(chuàng)東智的大數(shù)據(jù)團隊進行了分析，認為這是HBase 的典型場景，原因如下：

——HBase 擁有動態(tài)列的特性，支持萬億行，百萬列；

——HBase 支持多版本，所有的修改都會記錄在 HBase 中；

——HBase 2.0 引入了MOB(Medium-Sized Object)特性，支持小文件存儲。

HBase 的 MOB 特性針對文件大小在 1k~10MB 范圍的，比如圖片，短視頻，文檔等，具有低延遲，讀寫強一致，檢索能力強，水平易擴展等關鍵能力。

格創(chuàng)東智的大數(shù)據(jù)團隊使用這三個功能重新設計上面 MySQL + OSS 方案。結合應用場景的兩大查詢需求，將面板組 id 作為 HBase 的 Rowkey，在創(chuàng)建表的時候打開 MOB 功能，如下：

create'glass',{NAME=>'c',IS_MOB=>true,MOB_THRESHOLD=>2048}

上面我們創(chuàng)建了名為 glass 的表，IS_MOB屬性說明列簇 c 將啟用 MOB 特性，MOB_THRESHOLD是 MOB 文件大小的閾值，單位是字節(jié)，這里的設置說明文件大于 2k 的列都當做小文件存儲。大家可能注意到上面原始方案中采用了 OSS 對象存儲，那我們?yōu)槭裁床恢苯邮褂?OSS 存儲面板特征數(shù)據(jù)呢，如果有這個疑問，可以看看下面表的性能測試：

StringCF_DEFAULT="c";根據(jù)上面的對比，使用 HBase MOB特性來存儲小于10MB的對象相比直接使用對象存儲有一些優(yōu)勢。
我們現(xiàn)在來看看具體的表設計，使用面板id作為列名。我們只使用了HBase 的一張表就替換了之前方面的三張表！雖然我們啟用了 MOB，但是具體插入的方法和正常使用一樣，代碼片段如下：

Putput=newPut(groupId.getBytes());
put.addColumn(CF_DEFAULT.getBytes(),glassId1.getBytes(),feature1.getBytes());
put.addColumn(CF_DEFAULT.getBytes(),glassId2.getBytes(),feature2.getBytes());
……
put.addColumn(CF_DEFAULT.getBytes(),glassIdn.getBytes(),featuren.getBytes());
table.put(put);

用戶如果需要根據(jù)面板組id獲取所有面板數(shù)據(jù)，可以使用下面方法：

Getget=newGet(groupId.getBytes());
Resultre=table.get(get);

這樣我們可以拿到某個組id對應的所有面板數(shù)據(jù)。如果需要根據(jù)組id+面板id查找某個面板的具體數(shù)據(jù)，看可以使用下面方法：

Getget=newGet(groupId.getBytes());
get.addColumn(CF_DEFAULT.getBytes(),glassId1.getBytes())
Resultre=table.get(get);

經(jīng)過上面的改造，在2臺 HBaseWorker 節(jié)點內(nèi)存為32GB，核數(shù)為8，每個節(jié)點掛載四塊大小為 250GB 的 SSD 磁盤，并寫入100W 行，每行有1W列，讀取一行的時間在100ms-500毫秒左右。在每行有1000個face的情況下，讀取一行的時間基本在20-50毫秒左右，相比之前的10秒提升200~500倍。

從下面這張對比表，我們可以清楚的看到HBase方案的巨大優(yōu)勢。

現(xiàn)在，我們已經(jīng)將面板特征數(shù)據(jù)存儲在Cloudera HBase 之中，這個只是數(shù)據(jù)應用的第一步，如何將隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的價值發(fā)揮出來？這就得借助于數(shù)據(jù)分析，在這個場景就需要采用機器學習的方法進行操作。我們可以借助大數(shù)據(jù)分析工具Spark 對存儲于 HBase 之中的數(shù)據(jù)進行分析，而且 Spark 本身支持機器學習的。最后，用戶就可以通過訪問 HBase 里面已經(jīng)挖掘好的特征數(shù)據(jù)進行其他的應用了。