鼠年大吉
HAPPY 2020'S NEW YEAR
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
一、这些数据对存储有什么要求?
1、希望数据存储容量很大：中国有超过13个人口，每个人的个人画像数据超过上百项，数据超过PB级别很容易，我们希望这个数据存储的空间很大、而且可以不断扩展。
2、希望能随时增加数据类型：社会在不断变化，新生事物不断，我们无法知道明天会有什么新的潮流产生，我们希望这些数据存储的关键字可以随时增加。如“是否外星人结婚”这个属性我们现在不可能加上，但将来有可能要求加上。
3、希望存储的成本很低：数据量这么大，我们希望存储的成本非常低。
4、希望存储的可靠性很高：这些大数据就是财富，我们希望这些数据可以永远保存起来。
二、我们来一个实际案例
1、在Hive中创建HBase表格格式
在Hive中创建了一张表，将该数据直接存储到了HBase中，而不是将Hive表直接存储到了HDFS中。
我创建了一个bigdata的Hive表，字段有no，name，likeclothes，并将该表存储到了Hbase中。Hbase中的列族有：key，info。
2、在Hive中进行再进行数据分析
并将分析结果insert入刚才创建的表格中。
3、我们将大数据分析后的数据全部保存至Hbase中
我们通过HIVE分析后，直接将分析后的数据存储到HIVE表中，实际是直接存储到了HBase中。
我们在Hbase中用scan查询数据，发现hive的分析结果已存储到HBase中。
三、Hbase究竟是何方神圣
1、Hbase扩展方便。Hbase基于列族进行扩展，如果数据量小，将同一个表格存储于region server服务器中，如果数据量大，Hbase将自动根据列族或rowkey将数据分散至不同的region server中存储。
如下图，12表，分别存储至3台region server中。
2、Hbase可以随时增加数据类型。Hbase的列族下面可以任意创造元数据，这样，我们可以随时向HBase中insert入不同的用户爱好属性。如info:sex，代表性别；info:marriedwithAllien，代表是否与外星人结婚。
3、HBase存储成本很低。Hbase基于便宜的x86存储，够便宜。如下图，Hbase的数据实际看到存在了hdfs中。
4、基于HDFS，数据可多副本，可靠性高。Hdfs默认支持三副本，你也可以任意设置。
