基于HBase的工业大数据存储实战物品现场总线系统设计与应用
随着工业4.0时代的到来，工业互联网和企业的智能化、信息化都将不断推进，传统的工业实时数据库和关系数据库已经难以完全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，其完全分布式特征、高性能、多副本和灵活的动态扩展等特点，使得HBase在工业大数据的存储上拥有强大的优势，打破了流程工业生产中的数据壁垒效应，促进了生产水平和管理水平的大幅提升。本期格物汇，就来给大家介绍HBase数据库及格创东智相关实战案例。
了解HBase
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，将海量数据处理成结构化格式，从而实现快速查询与高效分析。与Google Bigtable相比，虽然两者都是基于Bigtable设计，但有显著差异：前者采用ZooKeeper协调服务，而后者使用Chubby；另外，它们支持不同类型的应用场景。
优越之处
线性扩展：随着数据量增长，可以通过增加节点来实现容量扩展。
数据持久性：由于存储在HDFS上，因此备份机制健全。
高速访问：通过ZooKeeper协同服务确保快速查找并访问数据。
实战案例
为了更好地展示如何在人工智能领域应用HBase，我们以某半导体显示企业为案例，对其如何利用HBase设计一个快速查找面板特征系统进行分析。
原有方案问题
现有的业务需求主要包括以下两类：
根据组id查找该组下所有面板数据。
根据组id+面板id查找某个具体面板数据。
然而，由于MySQL表中每个组对应大量行的问题，这导致了查询过程中的延迟问题。因此，大型面板特征数需要重新考虑存储方案，以减少查询时间并提高效率。
解决方案重构
针对这些挑战，我们可以采用以下策略：
使用动态列（如inverted list）来表示各个分支机构下的员工列表。
利用稀疏表（sparse table）来记录员工参与项目的情况。
通过建立索引（indexing）加快检索速度，并减少不必要扫描整个表的情况发生概率降低因素影响结果准确度保证同时也能有效提高检索速度提升用户满意度值得注意的是，在这个过程中我们需要保持逻辑一致性，同时尽可能避免引入额外复杂度或成本增负担对于组织来说至关重要是要确保新架构能够提供足够好的支持当前业务需求以及未来的发展方向做好长期规划对抗未来变化保护投资回报率优先级排序确定哪些是核心功能哪些可以放宽要求根据实际情况调整策略方法选取最合适技术手段例如是否使用云计算平台或私有服务器依赖是否选择开源软件或者商业产品等考虑总结
经过深入分析，我们发现使用MySQL+OSS设计方案存在两个主要缺陷：
MySQL不支持动态列，因此无法有效管理大量相同类型但数量不同的子项（即小批次）。
每个组所包含的小批次数量极其多样，不利于高效查询操作。此外，由于每次都需要从MySQL读取大量行，然后再从OSS获取相关特征，这进一步增加了延迟时间，远未能满足当前业务快速增长所需。
为了克服这些限制，我们决定采用基于NoSQL HBASE进行改造。具体步骤如下：
设计新的表结构，将之前两个独立表合并为一个具有动态列属性的大型表。这允许我们直接按主键ID定位到任何单独的一个行，并且只需一次网络请求就能访问所有相关信息，无论它们被组织成几种不同的方式。
采用MOB(Medium-SizedObject)功能，该功能专门用于处理小文件大小介于1k~10MB范围内的小对象，如图片或文档等。在这种情况下，每张玻璃窗户都会被视为一个独立的小文件，并且会自动按照预设阈值转换成为MOB模式，这使得我们的程序更加简洁易维护，因为我们不必手动编写代码去区分何时应该将内容保存到硬盘上，以及何时应该把它们放在内存中以便更快地检索它们。此外，因为这些操作通常涉及较小文件，所以他们可以非常高效地完成，没有太多潜在瓶颈出现在这部分工作流程中，也没有太多风险出现故障或性能问题，而且因为它运行在客户端所以不会占用过多服务器资源。而且因为MOB模式对于读写操作都很友好，所以无论是在读取还是更新的时候，它们都能表现出最佳效果。这意味着我们的团队开发人员能够专注于创建更多价值性的软件功能，而不是花费宝贵时间去解决基础设施层面的细节问题，比如说配置服务器上的磁盘空间配额或者其他底层技术细节方面的问题。但如果你想要得到一些关于你的网站流量统计的话，那么你可能还会想要安装另一种名为"Apache Spark"的一种叫做MLlib 的库，它允许你轻松创建自己的机器学习模型，让你的网站流量统计更加智能化。你看这听起来挺吸引人的吗？
