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有知道HBase使用场景有哪些的吗？

HBase 简介HBase（Hadoop database）是一个分布式、可扩展、面向列的 NoSQL 数据库，本质上是一个 Key-Value 系统，底层存储基于 HDFS，原生支持 MapReduce 计算框架，具有高吞吐、低延时的读写特点。HBase 主要特性HBase包含很多重要的特性，如下：强一致性读写：HBase并不是最终一致性，而是强一致性的系统，这使得HBase非常适合做高速的聚合操作。

自动sharding：HBase的表在水平方向上以region为单位分布式存储在各个节点上，当region达到一定大小时，就会自动split重新分布数据。自动故障转移：这是HBase高可用的体现，当某一个节点故障下线时，节点上的region也会下线并会自动转移到状态良好的节点上线。面向列的存储：HBase是面向列的存储系统，相同特征（列族相同）的数据会被尽量放到一起，这有利于提高数据读取的效率。

无缝结合Hadoop：HBase被定义为Hadoop database，就是基于HDFS做的数据存储，同时原生的支持MapReduce计算引擎。非常友好的API操作：HBase提供了简单易用的Java API，并且提供了Thrift与REST的API供非Java环境使用。Block Cache与Bloom Filter：查询优化方面HBase支持Block Cache与Bloom Filter，使得HBase能够对海量数据做高效查询。

什么时候使用 HBaseHBase作为一款NoSQL数据库，并不能解决所有问题。关于我们在实际生产过程中满足哪些条件的时候可以选择HBase作为底层存储，这里给出几点建议：1、数据量规模非常庞大一般而言，单表数据量如果只有百万级或者更少，不是非常建议使用HBase而应该考虑关系型数据库是否能够满足需求；单表数据量超过千万或者十亿百亿的时候，并且伴有较高并发，可以考虑使用HBase。

这主要是充分利用分布式存储系统的优势，如果数据量比较小，单个节点就能有效存储的话则其他节点的资源就会存在浪费。2、要求是实时的点查询HBase是一个Key-Value数据库，默认对Rowkey即行键做了索引优化，所以即使数据量非常庞大，根据行键的查询效率依然会很高，这使得HBase非常适合根据行键做单条记录的查询。

值得说明的是，允许根据行键的一部分做范围查询，这里涉及到Rowkey的设计问题，不再赘言。3、能够容忍NoSQL短板前面提及了NoSQL并不能解决所有问题，HBase也是一样，如果业务场景是需要事务支持、复杂的关联查询等，不建议使用HBase。HBase有它适合的业务场景，我们不能苛求它能够帮我们解决所有问题。

4、数据分析需求并不多虽然说HBase是一个面向列的数据库，但它有别于真正的列式存储系统比如Parquet、Kudu等，再加上自身存储架构的设计，使得HBase并不擅长做数据分析，或者说数据分析是HBase的弱项，所以如果主要的业务需求就是为了做数据分析，比如做报表，那么不建议直接使用HBase。如果能够满足上述的几点，硬件条件也满足的情况下，强烈建议考虑使用HBase作为底层存储解决你的问题。