基于HBase的工业大数据存储实战Can总线与EtherCAT区别对比

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、可伸缩的大规模结构化存储系统，利用普通硬件配置处理海量数据。它是Google Bigtable开源实现，但也有不同之处，比如使用的是Hadoop HDFS而不是GFS，以及利用Zookeeper协调服务，而不是Chubby.

与传统数据库相比,HBASE具备多重优势：线性扩展，可以通过增加节点来支持更大的数据量；通过备份机制保证了数据安全；通过Zookeeper提供良好的访问速度.

HBase实战案例

为了更好地展示在人工智能场景下使用HBase，我们以某半导体显示企业为案例分析格创东智如何设计一个快速查找面板特征系统。在这个公司，有大量面板特征，每个面板3.2k字节，大约被分成很多组，每个组可能包含1-10000张面板。这导致MySQL+OSS方案存在两个问题：一是无法有效利用单行存储能力，二是由于不支持动态列，不同组内面的内容需要跨行查询。

解决方案采用了三个关键功能：动态列（允许添加或删除列）、版本控制（记录所有修改）以及MOB（Medium-Sized Object, 对小文件进行优化）。这样可以一次读取所有相关信息，而不必扫描整个表。

具体操作中，将每个面板作为一个独立条目，并且它们按照“组ID”排序，这样可以很容易地根据“组ID”找到该组下的所有“玻璃”。然后再用这些玻璃ID去获取具体的小文件。在这种情况下，由于我们只需关注少数几个特殊玻璃，因此查询非常快，只需几毫秒即可完成。

此外，这种方法还减少了网络延迟，因为我们只需从本地服务器上获取必要的小文件，而不是从远程对象存储服务中下载完整的大型对象.

综上所述，基于以上讨论，我们看到了采用NoSQL解决方案如Apache HBASE如何帮助我们的客户提高应用程序效率并降低成本。这种类型的问题对于那些需要快速检索大量结构化或半结构化文档的人来说尤其有用，即使这些文档各自大小均较小，也能轻松处理，如图片或视频等媒介.

在现今数字经济背景下，无论是在制造业还是零售业，都越来越依赖于高效率、大规模收集到的详细信息。此类需求正鼓励开发者探索新技术以满足他们日益增长的事务需求。而选择正确合适工具就是成功的一个重要因素之一.

因此，在考虑到当前行业趋势以及未来的业务需求时，对待基础设施投资尤为重要。如果您想了解更多关于如何选择最佳工具以满足您的业务需求，请继续关注我们的文章系列——"革新你的IT架构"！