随着工业4.0时代的来临，工业互联网和企业的智能化、信息化都将大大前进，传统的工业动态数据库和关系数据库早已无法几乎胜任工业大数据的存储，以HBase为代表的NoSQL数据库正在蓬勃发展，其几乎分布式特征、高性能、多副本和灵活性的动态拓展等特点，使得HBase在工业大数据的存储上享有强劲的优势，超越了流程工业生产中的数据壁垒效应的瓶颈,可以增进工业生产水平和生产管理水平的提升。本期格物汇，就来给大家讲解HBase数据库不及格创东智涉及空战案例。

理解HBaseHBase是一个高可靠性、高性能、面向佩、可前端的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭起起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处置大型的数据，更加具体来说是仅有须要用于普通的硬件配备，就需要处置由成千上万的行和列所构成的大型数据。HBASE是GoogleBigtable的开源构建，但是也有很多不同之处。

比如：GoogleBigtable用于GFS作为其文件存储系统，HBASE利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；Google运营MAPREDUCE来处置Bigtable中的海量数据，HBASE某种程度利用HadoopMapReduce来处置HBASE中的海量数据；GoogleBigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为协同服务。与传统数据库的比起，HBASE不具备多重优势：1）线性拓展，随着数据量激增可以通过节点拓展展开承托；2）数据存储在hdfs上，备份机制完善；3）通过zookeeper协商查询数据，访问速度慢。HBase空战案例为了更佳的讲解HBase在人工智能场景下的用于，下面我们以某半导体表明企业为案例，给大家分析格创东智大数据团队如何利用HBase设计出有一个较慢查询面板特征的系统。目前，该公司的业务场景里面有很多面板涉及的特征数据，每张面板数据大约3.2k。

这些面板数据又被分为很多组，每个面板特征归属于某个组。组和面板的数据分布如下：——43%左右的两组所含1张面板数据；——47%左右的两组所含2~9张面板数据；——其余的两组面板数范围为10~10000张。现在的业务市场需求主要有以下两类：——根据组的id查询该组下面的所有面板数据；——根据两组id+面板id查询某个面板的明确数据。原先方案：MySQL+OSS之前业务数据量较为小的情况用于的存储主要为MySQL以及OSS(对象存储)。

涉及表格主要有面板组表group和面板表格face。

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