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• 1、淘宝为什么使用HBase及如何优化的

淘宝为什么使用HBase及如何优化的

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。因为hbase中的数据修改知识在后面添加一行新数据，表示覆盖前一条，大量修改浪费大量空间。

成本与性能平衡：存储成本较HBase方案无显著上升，同时满足低延时查询需求（长尾延时可控）。当前架构流程 在线库：使用MySQL InnoDB集群，仅保存90天内订单，数据量少且缓存命中率高，确保读写性能。数据同步：超过90天的订单通过同步工具迁移至历史库，并从在线库删除。

总结：理解HBase/BigTable的关键思维从map出发：将其视为扩展后的键值存储，重点理解四维索引（rowKey、列族、列限定符、时间戳）如何定位数据。关注分布式特性：数据分散存储与自动容错是核心优势，需结合业务设计合理的rowKey以优化数据分布。

使用HBase做数据分析： 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统 数据挖掘：目前比较流行的广告推荐 大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化，代价是对于随机的访问负载较高。数据支持一次写入，多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。

计算平台层：使用Spark（离线计算）或Flink（实时计算）对原始数据进行清洗、去重、特征提取，转化为机器学习模型可用的格式。数据存储层：采用HBase、MongoDB等数据库存储清洗后的用户画像、物品特征和交互记录，支持高效查询。召回层：通过多种策略（如基于内容、协同过滤）从海量物品中快速筛选出候选集。

为满足低延时查询需求与低成本存储，系统历经架构演变，从单一Oracle数据库到历史订单存储在HBase，再到采用基于X-Engine引擎的PolarDB-X集群。历史库方案需解决存储成本、查询性能和数据排序问题。

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