基于HBase的工业大数据存储实战现场总线技术心得体会在物品管理中的应用

基于HBase的工业大数据存储实战现场总线技术心得体会在物品管理中的应用

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,将海量数据进行有效管理处理。与Google Bigtable不同的是,HBASE使用MapReduce进行大量数据处理,而不是像Bigtable那样依赖Chubby协同服务。

与传统数据库相比,HBASE具有以下优势:

线性扩展,可以通过增加节点来支持不断增长的数据量。

数据被保存在高可靠性的分布式文件系统(如HDFS)中,因此备份机制健全。

通过Zookeeper提供高度一致性的协调服务,加快访问速度。

HBase实战案例:基于现场总线技术的心得体会

为了更好地展示如何运用HBase在物品管理场景下,我们可以考虑一个具体案例:某电子制造公司希望构建一个快速查找面板特征的小型应用程序。在这个场景中,每个面板可能包含数千字节大小的地图或其他类型的小对象,这些小对象需要频繁查询。

原有方案分析

公司目前使用MySQL+OSS(对象存储)方案来管理这些面板,但这存在几个问题:

MySQL不支持动态列,所以每个面板组都需要分配单独的一行记录,这导致MySQL表变得非常庞大并且复杂。

对于那些含有数千张面板的小型组来说,对MySQL表进行扫描是非常耗时且低效的事情,因为每次查询都必须从大量行中检索所需信息。

解决方案:采用基于HBaseMOB特性的设计

为了解决上述问题,我们可以将所有面的信息集中在一个名为glass表的一个列簇c中,并且开启MOB功能以优化小文件操作。这样做可以提高查询速度,并减少对硬盘I/O操作,从而提高整体应用程序性能。此外,由于我们的业务场景涉及到对单个组内所有面的搜索,因此我们可以将整个表设置为稀疏表,只保留实际需要访问到的部分,这样就能极大地减少读取非必要信息所带来的开销,同时也能够加速查询过程。

结论

通过结合现场总线技术的心得体会,我们成功地证明了如何利用NoSQL解决方案,如Apache Hbase,在物品管理领域实现快速、高效的大规模数据处理。这不仅显示了当今世界对于更先进技术需求,以及它们如何帮助企业保持竞争力,而且还揭示了一种创新方法,用新的工具去解析老旧的问题空间。