小规模的Scan操作(<1百万行)和Get操作 3. 运维难度大，大规模部署后单位运维成本低 4. 强一致性、开源、兼容私有部署/公有云部署 5. 通用的低延迟的基础存储引擎 • 尚未有系统同时很好地处理分析和OLTP任务 • 在HBase擅长的场景至今尚未有可替代品 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 典型用户案例：Data Storage • 场景 – Conference China 2016 中国用户大会 HBase适用场景 • 高并发高性能读写访问场景 – 数据有随机更新、删除 – 数据写入性能高于读取性能，适合写多读少或数据 加载有实时性要求的场景 • 需按主键排序的半结构化数据存储 • 支持基于固定有限条件的高并发高性能查询 • 高速计数器aggregation类型的任务 – HBase强一致性(Strongly consistent)读写保证 响应时间应小 于1秒 – 支持高峰期每秒2000个并发访问查询 – 满足现在清帐单业务的查询统计需求(23类) – 实时入库，清单文件无积压（清单文件最大2万条，最小1条记录。 实时生产，平均每秒2个20MB的清单文件，高峰期到每秒10个 20MB文件） – 对联机分析必须提供标准编程接口，支持SQL/JDBC/ODBC等 • 高可扩展和高可用 – 用户程序查询数据不需要知道底层细节，比如数据分布细节

after Google's Bigtable … 先来⼀一段HBase官⽹网的⾃自我介绍. blabla翻译⼀一下 重点看其中的红字, 什什么hadoop数据库, 分布式的, 可伸缩的, 随机实时读写 ⼗十亿级⾏行行, 百万级列列 每次看⼀一个项⽬目介绍完⾃自⼰己, 还是不不知道他是⼲干嘛的, 希望今天我介绍完, ⼤大家能知道他是⼲干嘛的 A Bigtable is a sparse(稀疏)