隨著工業(yè)4.0時(shí)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(jìn)，傳統(tǒng)的工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫和關(guān)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(kuò)展等特點(diǎn)，使得HBase在工業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲上擁有強(qiáng)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(yīng)的瓶頸,可以促進(jìn)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(guān)實(shí)戰(zhàn)案例。

了解HBase

HBase是一個(gè)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(shù)可在廉價(jià)PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群。HBASE的目標(biāo)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(shí)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(yùn)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(wù)，HBASE利用Zookeeper作為協(xié)同服務(wù)。

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

1）線性擴(kuò)展，隨著數(shù)據(jù)量增多可以通過節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展進(jìn)行支撐；

2）數(shù)據(jù)存儲在hdfs上，備份機(jī)制健全；

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

HBase實(shí)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(dǎo)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(tuán)隊(duì)如何利用 HBase 設(shè)計(jì)出一個(gè)快速查找面板特征的系統(tǒng)。

目前，該公司的業(yè)務(wù)場景里面有很多面板相關(guān)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(gè)面板特征屬于某個(gè)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(wù)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(gè)面板的具體數(shù)據(jù)。

原有方案：MySQL+OSS

之前業(yè)務(wù)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(guān)表主要有面板組表group和面板表face。表的格式如下：

group表：

group_idsize12

glass表：

glass_idgroup_idfeature"TB7B3695BA05"1"CASBA"

其中 feature（特征）大小為3.2k，是二進(jìn)制數(shù)據(jù) base64 后存入的，這個(gè)就是真實(shí)的面板特征數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在面板組 id 和面板id 對應(yīng)關(guān)系存儲在MySQL 中，對應(yīng)上面的 group 表；面板 id 和面板相關(guān)的特征數(shù)據(jù)存儲在 OSS 里面，對應(yīng)上面的 face 表。

因?yàn)槊總�(gè)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(shè)計(jì)，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(gè)面板組的數(shù)據(jù)在MySQL 里面上實(shí)際上存儲了很多行。比如某個(gè)組id對應(yīng)的特征數(shù)為10000，那么需要在MySQL 里面存儲 10000 行。

我們?nèi)绻�需要根�?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(yīng)的關(guān)系，然后到 OSS 里面根據(jù)面板id獲取所有相關(guān)的特征數(shù)據(jù)。

這樣的查詢導(dǎo)致鏈路非常長。從上面的設(shè)計(jì)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(gè)查詢時(shí)間在10秒左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求。