基于HBase的工业大数据存储实战现场总线技术在物品追踪中的定义与应用
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提供协调服务，大大提高了访问速度。
HBase实战案例：快速查找面板特征
为了更好地理解如何运用HBase技术解决实际问题，我们将以某半导体显示企业为案例分析格创东智团队如何设计一个快速查询面板特征系统。
这个公司业务场景中有大量面板相关特征，每个面板包含3.2k字节二进制数据，这些二进制数据是经过base64编码后的真实面板特征。在现有的MySQL+OSS方案下，由于每个组可能包含从1到10000张面的情况，所以需要创建很多行才能完整地记录所有关联信息。这导致查询过程复杂且耗时长，即使优化也只能达到10秒左右，这对于快速响应需求来说远远不够。
为了解决这个问题，格创东智团队采用了基于HBASE的一个新方案。首先，他们利用了动态列这一功能，可以支持万亿行百万列；其次，他们使用多版本控制功能，该功能可以记录所有修改，并且允许读取历史版本；最后，他们还引入MOB（Medium-Sized Object）功能，该功能专门针对小文件，如图片或短视频，是低延迟、高一致性的选择，同时具备检索能力强以及水平易扩展等关键能力。
在新的设计中，将每个组ID作为RowKey，然后打开MOB功能，对于那些小于或等于2048字节的小文件（即通常意义上的“小对象”），它们会被当作MOB进行存储。这样做可以极大地减少I/O操作，从而显著提升性能。此外，由于只需要一张表就能替换原来的三张表，这种设计简洁直观，也便于维护和升级。
总结
通过以上分析，我们可以看出，在现代工业环境下，无论是物品追踪还是其他任何场景，都需要一个高效稳定的大型结构化存储解决方案。而基于NoSQL技术，比如Apache HBase，它提供了一套完善的手段去支撑这种要求，不仅能够满足当前业界对速度、容量和可伸缩性的需求，还能预见未来可能出现的问题，为未来的应用架构奠定坚实基础。在我们所选用的现场总线技术定义背景下，实现这样的目标至关重要，因为它不仅涉及到物理设备之间通信，而且涉及到丰富的人工智能算法，以及对这些算法输出结果的一系列后续处理步骤。此类挑战迫使我们必须寻求更好的方法来组织我们的计算资源，以确保最终产品能够安全无缝运行并持续改进。在这方面，有许多工具可以帮助我们，但最重要的是找到正确的问题域，并根据该领域选择合适工具集成。如果你想深入了解更多关于Apache Hbase及其应用的情报，请继续关注我们的文章系列。
