Facebook為什么選擇了Hadoop和HBase

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　　橫向擴(kuò)展性強(qiáng)。對Facebook這種海量數(shù)據(jù)存儲場景來說，擴(kuò)容幾乎是家常便飯，HBase能夠使數(shù)據(jù)擴(kuò)容非常容易。

　　支持很高的寫吞吐。Facebook的消息數(shù)據(jù)很龐大，每天的寫量也很大。

　　在同一個數(shù)據(jù)同中心，能夠保證有較強(qiáng)的一致性。Facebook用HBase來存儲消息數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)上需要一個能夠保證一致性的數(shù)據(jù)存儲(這也是Facebook并沒有采用Cassandra的原因之一["WefoundCassandra'seventualconsistencymodeltobeadifficultpatterntoreconcileforournewMessagesinfrastructure"fromquora])

　　有良好的隨機(jī)讀性能。消息系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯導(dǎo)致會有很多穿透緩存層的隨機(jī)讀操作。

　　高可用性，故障可恢復(fù)性。由于數(shù)據(jù)量大，分布的機(jī)器也可能很多，出故障或者進(jìn)行一些日常升級工作會比較頻繁，需要能夠有很高可用性的系統(tǒng)。

　　錯誤隔離性。一個結(jié)點(diǎn)的錯誤不會影響到其它結(jié)點(diǎn)，磁盤故障只會對相應(yīng)的小規(guī)模的數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。

　　提供原子性的read-modify-write操作。原子性的increment或者對比后修改的操作，對很多業(yè)務(wù)上的處理非常方便。

　　提供獲取某個范圍的數(shù)據(jù)的功能。比如像獲取某人最近100條消息這樣的功能，在消息系統(tǒng)里是很常見的需求。

　　當(dāng)然，下面幾個Hadoop和HBase不太擅長的方面也值得一說：

　　同一個數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)割裂下的容災(zāi)性。同一個數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題了，導(dǎo)致各結(jié)點(diǎn)之間無法正常溝通，這種情況通常可以通過配置一些備用的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備來避免。

　　某個數(shù)據(jù)中心故障不會影響服務(wù)。這個情況更是少之又少。

　　在多個數(shù)據(jù)中心間的實時數(shù)據(jù)交換。這個不太現(xiàn)實，通常這一點(diǎn)是用Cache層來實現(xiàn)用戶對無端數(shù)據(jù)的實時訪問的。

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