数据库中间件使用场景分析
中间件作用
中间件作用中间件是指介于操作系统和应用程序之间的软件组件，它的作用是连接两个或多个独立的系统或应用程序，使它们能够相互协同工作。
在软件开发中，中间件是一个重要的概念，它可以提供多种功能和服务，以支持系统的稳定运行和功能扩展。
首先，中间件可以提供数据传输和通信功能。
在分布式系统中，应用程序通常需要通过网络进行数据传输和通信。
中间件可以提供可靠的数据传输机制，确保数据的安全性和完整性。
此外，中间件还可以实现通信协议的转换，使不同系统或应用程序之间能够进行无缝的通信。
其次，中间件可以实现系统的安全控制。
对于大型系统或跨系统的应用程序，安全性是非常重要的。
中间件可以提供身份验证、权限控制和数据加密等安全机制，保护系统免受恶意攻击和数据泄漏。
通过中间件的安全控制，可以确保系统的可靠性和用户的隐私安全。
另外，中间件可以实现负载均衡和容错机制。
在高并发的系统中，中间件可以监控系统负载情况，并将请求分配给空闲的服务器，以避免某些服务器过载而导致系统瘫痪。
同时，当系统出现故障或崩溃时，中间件可以自动切换到备用服务器，确保系统的持续稳定运行。
此外，中间件还可以提供缓存和数据存储功能。
在大型系统中，数据查询和处理是非常耗时的操作。
通过中间件的缓存机制，可以将热门数据保存在内存中，提高系统的响应速度。
同时，中间件还可以提供高效的数据存储机制，将数据保存在数据库或文件系统中，以满足系统的需求。
最后，中间件还可以提供系统监控和日志记录功能。
通过中间件的监控功能，可以实时监测系统的运行状态和资源使用情况，及时发现问题并进行处理。
同时，中间件还可以记录系统的运行日志，用于故障排查和系统分析，以提高系统的稳定性和性能。
综上所述，中间件在软件开发中起着非常重要的作用。
它可以连接不同的系统或应用程序，提供数据传输和通信功能，实现系统的安全控制，实现负载均衡和容错机制，提供缓存和数据存储功能，以及监控和日志记录功能。
中间件的使用可以提高系统的稳定性、可靠性和性能，使系统能够有效地工作和扩展。
hsf中间件的使用场景
HSF中间件的使用场景1. 什么是HSF中间件？HSF（High-Speed Service Framework）是阿里巴巴集团自主研发的一款高性能、高可用的分布式服务框架。
它是基于Java语言开发的，用于构建大型分布式系统的中间件。
HSF提供了一整套的服务治理、服务调用、服务监控等功能，帮助开发者快速构建高效可靠的分布式应用。
2. HSF中间件的使用场景2.1 分布式服务治理HSF中间件提供了一系列的服务治理功能，包括服务注册与发现、负载均衡、服务降级、容错处理等。
这些功能能够帮助开发者更好地管理和调度分布式系统中的各个服务，提高系统的可用性和稳定性。
2.1.1 服务注册与发现在分布式系统中，各个服务的地址和状态是动态变化的，需要实时进行注册和发现。
HSF提供了注册中心来管理服务的注册与发现，开发者只需要将服务注册到注册中心，就可以通过注册中心来获取服务的地址和状态信息。
2.1.2 负载均衡在分布式系统中，不同的服务可能会有不同的负载情况，为了提高系统的性能和可用性，需要将请求均匀地分发到各个服务实例上。
HSF中间件提供了多种负载均衡算法，包括轮询、随机、权重等，开发者可以根据实际情况选择合适的负载均衡算法。
2.1.3 服务降级在高并发的场景下，服务可能会出现响应延迟或者故障，为了保证系统的稳定性，需要对服务进行降级处理。
HSF中间件提供了服务降级的功能，开发者可以根据实际情况配置服务的降级策略，当服务出现问题时，可以自动切换到备用方案，保证系统的正常运行。
2.1.4 容错处理在分布式系统中，服务之间的调用可能会出现网络延迟、超时等问题，为了保证系统的可用性，需要对调用进行容错处理。
HSF中间件提供了容错处理的功能，包括重试、熔断、限流等，开发者可以根据实际情况配置容错策略，保证系统的稳定运行。
2.2 分布式服务调用HSF中间件提供了一套高性能的分布式服务调用框架，可以帮助开发者快速构建分布式系统。
中间件的分类和功能应用场景
中间件的分类和功能应用场景中间件是一种位于操作系统和应用程序之间的软件，它具有丰富的分类和功能应用场景。
本文将围绕中间件的分类和功能应用场景展开阐述。
一、中间件的分类1. 消息中间件：消息中间件是一种用于实现应用程序之间异步通信的中间件。
它可以将消息发送者和接收者解耦，提高系统的可靠性和可扩展性。
消息中间件常见的应用场景包括分布式系统、微服务架构、异步任务处理等。
2. 缓存中间件：缓存中间件是一种将数据存储在内存中，提供高速数据访问的中间件。
它可以减轻数据库负载，加快数据读写速度，并提供数据的高可用性。
缓存中间件常见的应用场景包括网站加速、数据缓存、分布式锁等。
3. 反向代理中间件：反向代理中间件是一种将客户端的请求转发到多个服务器上的中间件。
它可以实现负载均衡、高可用性和安全性。
反向代理中间件常见的应用场景包括网站负载均衡、HTTPS加密传输、请求过滤等。
4. 分布式计算中间件：分布式计算中间件是一种将任务分解并分布到多台计算机上进行并行计算的中间件。
它可以提高计算效率、减少计算时间，并实现大规模数据处理。
分布式计算中间件常见的应用场景包括大数据分析、机器学习训练、科学计算等。
5. 服务网格中间件：服务网格中间件是一种用于管理和控制微服务架构中服务间通信的中间件。
它可以提供服务发现、负载均衡、故障恢复等功能，简化微服务架构的开发和维护。
服务网格中间件常见的应用场景包括微服务架构、容器编排等。
二、中间件的功能应用场景1. 异步消息传递：消息中间件可以实现异步消息传递，将消息发送者和接收者解耦。
它常用于分布式系统中，可以提高系统的可靠性和可扩展性。
例如，电商网站的订单系统可以将订单消息发送到消息中间件，然后由库存系统和物流系统异步消费这些消息，实现订单处理的解耦和异步化。
2. 数据缓存：缓存中间件可以将数据存储在内存中，提供高速数据访问。
它常用于加速网站访问、减轻数据库负载，提高系统的响应速度。
例如，电商网站的商品信息可以缓存在缓存中间件中，减少对数据库的查询，提高用户访问速度。
软件开发中的中间件技术研究
软件开发中的中间件技术研究现代软件开发中的中间件技术已经成为了不可或缺的一部分。
这是不仅因为软件系统越来越复杂，而且因为这种技术带来了更可靠、更高效的解决方案。
本文将从介绍中间件技术的基本概念出发，探讨它的核心特性和各种应用场景，并对其未来的发展进行一些展望。
一、中间件技术的基本概念中间件技术是软件系统中的一种特定软件，它的作用是在应用层与操作系统之间提供服务，并且它们还可以用于数据传输、数据存储和处理。
中间件技术的本质就是抽象出一层中间层，用于连接各种类型、各种操作系统的软件系统，使它们可以互相协同工作。
这样的中间件技术可以处理在物理层面无法解决的问题，如异构系统之间的数据交换和协作。
二、中间件技术的核心特性1. 可重用性中间件技术的可重用性非常高，因为它们可以被多个应用程序同时使用。
这意味着开发者可以将它们与其他应用程序整合在一起，并建立自己的软件系统。
2. 互操作性中间件技术在解决异构系统之间的数据交换和协作时发挥着重要作用。
它们可以帮助解决不同操作系统、不同平台之间的数据交互问题，并且还可以管理不同类型、不同供应商的中间件产品。
3. 可靠性和安全性中间件技术在保障软件系统的可靠性和安全性方面具有独特的优势。
它们在应用程序与操作系统之间构建了一道防线，能够防止恶意软件和攻击程序对系统进行破坏和攻击。
三、中间件技术的应用场景中间件技术具有广泛的应用场景，包括：1. 企业应用企业应用通常采用分布式和异构技术，这就使得它们需要中间件技术来实现各个应用程序之间的集成。
中间件技术可以帮助企业实现多种企业级应用程序的协作和整合。
2. 数据库管理中间件技术还可以用于数据库管理。
它们可以实现数据的集中管理、数据存储和数据访问的安全管理。
3. IoT应用IoT应用通常需要将物联网设备连接到互联网上，实现设备之间的数据交换和互联。
这就需要中间件技术来实现设备之间的通信和协作。
四、中间件技术的未来中间件技术在未来还将继续发挥重要作用，尤其是在以下领域：1. 微服务微服务是构建应用程序的一种新兴方式，它将应用程序分解为多个小型服务，每个服务都运行在独立的进程中。
技术框架及中间件
技术框架及中间件技术框架与中间件在现代软件开发中扮演着举足轻重的角色，它们为软件系统提供了稳定、高效的运行环境和支持，极大地提高了开发效率和系统的可靠性。
本文将就技术框架与中间件的概念、特点以及在软件开发中的应用进行介绍和分析。
一、技术框架的定义与特点技术框架是一种基于特定语言或平台的软件开发的基本架构，它提供了一系列现成的解决方案、模板和工具，使得开发人员能够更加高效地进行开发工作。
技术框架通常包括了对系统架构、模块划分、设计规范、编码规范等方面的约定和规范，开发人员可以根据框架的约定进行开发，从而降低了开发成本和周期。
技术框架的特点可以总结为以下几点：1. 标准化：技术框架提供了标准的模块和解决方案，开发人员可以通过框架提供的接口和规范来进行开发，从而保证了系统的一致性和标准化。
2. 重用性：技术框架提供了大量的现成解决方案和模板，开发人员可以直接使用或者基于框架进行扩展，从而提高了开发效率和代码的重用性。
3. 易于维护：技术框架通常具有清晰的架构和模块划分，以及规范的编码和设计约定，使得系统更加易于维护和升级。
4. 高性能：技术框架通常经过精心设计和优化，可以提供高性能的运行环境和高效的开发工具，从而提高系统的性能和可靠性。
二、常见的技术框架在软件开发中，有许多常见的技术框架被广泛应用，其中最具代表性的包括：1. Spring框架：Spring框架是一个开源的、轻量级的企业应用框架，主要用于构建Java应用程序。
它提供了众多的解决方案和模块，包括依赖注入、面向切面编程、控制反转等，极大地简化了Java应用程序的开发和集成。
2. .NET框架：.NET框架是微软公司推出的一个面向Windows平台的开发框架，它提供了丰富的类库和工具，支持多种编程语言，包括C#、等，可以用于构建各种类型的Windows应用程序和Web应用程序。
3. Django框架：Django是一个基于Python语言的Web应用框架，它提供了强大的数据库模型、模板引擎和URL映射等功能，被广泛应用于开发各类Web应用程序。
中间件概念优点应用领域
1、中间件的概念随着计算机技术的飞速发展，各种各样的应用软件需要在各种平台之间进行移植，或者一个平台需要支持多种应用软件和管理多种应用系统，软、硬件平台和应用系统之间需要可靠和高效的数据传递或转换，使系统的协同性得以保证。
这些，都需要一种构筑于软、硬件平台之上，同时对更上层的应用软件提供支持的软件系统，而中间件正是在这个环境下应孕而生。
比较流行的定义是：中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。
中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通讯。
中间件不仅仅实现互连，还要实现应用之间的互操作；中间件是基于分布式处理的软件，定义中特别强调了其网络通讯功能。
2、中间件特点及优势通常意义下，中间件应具有以下的一些特点：满足大量应用的需要；运行于多种硬件和OS平台；支持分布式计算，提供跨网络、硬件和OS平台的透明性的应用或服务的交互功能；支持标准的协议；支持标准的接口。
程序员通过调用中间件提供的大量API，实现异构环境的通讯，从而屏蔽异构系统中复杂的操作系统和网络协议。
由于标准接口对于可移植性和标准协议对于互操作性的重要性，中间件已成为许多标准化工作的主要部分。
对于应用软件开发，中间件远比操作系统和网络服务更为重要，中间件提供的程序接口定义了一个相对稳定的高层应用环境，不管底层的计算机硬件和系统软件怎样更新换代，只要将中间件升级更新，并保持中间件对外的接口定义不变，应用软件几乎不需任何修改，从而保护了企业在应用软件开发和维护中的重大投资。
中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。
中间件软件管理着客户端程序和数据库或者早期应用软件之间的通讯。
中间件在分布式的客户和服务之间扮演着承上启下的角色，如事务管理、负载均衡以及基于Web的计算等。
利用这些技术有助于减轻应用软件开发者的负担，使他们利用现有的硬件设备、操作系统、网络、数据库管理系统以及对象模型创建分布式应用软件时更加得心应手。
中间件在分布式系统中的作用
中间件在分布式系统中的作用分布式系统是指由多个节点分布在不同物理位置上的计算机组成的系统。
在这样的系统中，各个节点之间需要协同工作完成特定的任务。
中间件是一类用于处理分布式系统中通信和数据交换的软件模块。
它能够为分布式系统提供一定程度的透明性，使得整个系统可以看作是一个整体，而不是若干个孤立的节点。
本文将探讨中间件在分布式系统中的作用以及在实际应用中的使用场景。
一、中间件的定义中间件是连接网络上不同的软件应用的软件工具，它们不直接与终端用户互动，而是把不同的应用连接起来，让它们能够更好地协同工作。
一般来说，中间件有三个主要的功能：1.透明性：中间件能够把分布式系统中各个节点的差异性隐藏起来，使得系统中各个节点之间可以像单个系统那样协同工作。
2.协议转换：中间件能够把不同的通信协议之间进行转换，使得各种不同类型的应用都能够相互通信。
3.消息路由：中间件能够把消息从一个节点路由到另一个节点，使得数据在网络上的传输变得更加高效。
通常情况下，中间件的功能都集中在分布式系统的应用层上，它们通过网络协议来实现分布式系统中各个节点之间的通信。
二、中间件在分布式系统中的作用中间件在分布式系统中发挥重要的作用，主要体现在以下四个方面：1.实现协同工作：在分布式系统中，各个节点之间需要协同工作完成任务。
中间件的透明性和消息路由能力能够为各个节点之间的通信提供便利，使得不同的节点之间能够无缝协作。
2.高可用性：中间件可以在分布式系统中实现负载均衡，让不同的节点能够承担不同的工作负载，提高整个系统的可用性。
3.提高安全性：中间件能够实现数据的安全传输，保障分布式系统中各个节点之间传输的数据的安全性和完整性。
4.更好的性能：中间件的协议转换和消息路由功能能够使得分布式系统的通信更加高效，从而提高整个系统的性能和响应速度。
三、中间件的使用场景中间件在分布式系统中被广泛使用，以下是一些常见的使用场景：1.消息队列中间件：消息队列中间件用于解决不同系统之间的异步消息通信，实现异步处理。
中间件的种类及应用意义
中间件的种类及应用意义中间件是指位于操作系统和应用程序之间的软件，用于在不同系统和技术之间进行数据传输和通信，以及处理各种网络请求。
中间件的种类多种多样，包括消息队列中间件、数据库中间件、Web中间件、应用程序服务器中间件、事务处理中间件等。
每种中间件都有其独特的功能和应用意义，可以帮助不同的系统和应用程序之间进行高效的数据传输和通信，提高系统的稳定性和可靠性。
消息队列中间件是用于在分布式系统中进行异步通信的一种中间件。
它可以在不同的系统和应用程序之间传输和交换数据，实现解耦和异步处理，提高系统的性能和可靠性。
消息队列中间件的应用场景非常广泛，比如在电商网站中用于订单处理和库存管理，在金融系统中用于交易处理和消息通知，在物联网系统中用于设备监控和数据采集等。
数据库中间件是用于管理和优化数据库访问的一种中间件。
它可以对数据库进行缓存、路由、负载均衡等操作，从而提高数据库的访问效率和系统的稳定性。
数据库中间件的应用场景包括在大型Web应用程序中用于缓存热门数据和优化数据库查询，在分布式系统中用于数据库读写分离和数据备份，在高并发系统中用于负载均衡和故障恢复等。
Web中间件是用于处理Web请求和响应的一种中间件。
它可以对HTTP请求进行过滤、转发、重定向等操作，提高Web应用程序的性能和安全性。
Web 中间件的应用场景包括在负载均衡集群中用于分发和管理Web流量，在安全防护系统中用于检测和阻止恶意请求，在网关系统中用于数据加密和解密等。
应用程序服务器中间件是用于运行和管理应用程序的一种中间件。
它可以对应用程序进行部署、监控、扩展等操作，提高应用程序的可靠性和可维护性。
应用程序服务器中间件的应用场景包括在微服务架构中用于服务治理和容错处理，在容器化系统中用于应用程序部署和资源管理，在大规模系统中用于并发控制和资源分配等。
事务处理中间件是用于处理分布式事务的一种中间件。
它可以对多个系统和应用程序之间的事务进行协调、提交、回滚等操作，保证数据的一致性和完整性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据库中间件使用场景分析数据库场景比较PS:涉及到金钱方面的事务处理，建议使用Oracle。
数据库优点缺点场景Oracle 基本适合所有业务维护成本和License成本高电信，电力、银行、支付以及涉及到金钱方面等综合性企业。
(事务型)MySQL 结构简单，部署方便，社区成熟，稳定性非常好，良好的事务和SQL支持扩展性差，软件本身性能瓶颈大，没有成熟的集群方案。
Schema复制。
百亿以内的数据存储，对数据安全性和事务支持有要求。
主要存储对数据状态有要求和更新频繁的数据。
(事务型)MongoDB Schema--free，快速开发，本身支持集群如sharding，支持空间索引等；锁的粒度大，并发性能差，性能受限于内存，解决方案有待考验。
1.LBS(基于位置服务;地理坐标，或大地坐标),缓存，小文件存储。
2.CMS内容管理系统；3.社交网络图数据库设计.4.MongoDB主要用于存储计费数据、日志数据和流水数据Hbase 基于Hadoop生态系统，良好的扩展性，高写入能力。
数据自动分片。
架构复杂，维护成本高。
搜索，数据写入非常高，监控数据。
1.典型互联网搜索问题2.捕获增量数据3.内容服务4.信息交换HBase主要用来做数据分析和存储大数据内容。
Redis 高性能，部署简单，非常的数据类型支持，支持数据持久化，集群方案支持。
性能受限于内存，单进程问题。
适合小数据高读写场景。
缓存服务。
1.保存点击数据(计数器)2.在哈希表中保存用户信息3.用集合保存社交网站圈子数据MySQL还是PostgreSQL?1、如果你的应用对数据的完整性和严肃性要求不高，但是追求处理的高速度。
例如是一个论坛和社区，你应该使用MySQL。
2、你的应用是一个严肃的商业应用，对数据完整性要求很高。
而且你希望对一些商业数据逻辑进行很好的封装，例如是一个网上银行，你应该使用PostgreSQL。
3、你的应用处理的是地理数据，由于R-TREES的存在，你应该使用PostgreSQL。
4、等等从Oracle转向MySQL主要是出于三个方面的原因：第一，降低运维成本。
Oracle数据库自动化运维实现难度和成本较高，而MySQL运维自动化难度和成本相对较低，当数据库实例不断成倍增长的时候，使用MySQL可以在有限人力的情况下维护更多的数据库实例。
第二，降低软件成本。
Oracle License成本较高，MySQL及其分支目前是免费的。
第三，提高可扩展性。
MySQL是开源数据库，便于有技术能力的公司根据业务发展情况自己开发定制一些数据库周边服务，使数据库使用的扩展性提高，而Oracle对这方面的支持比较一般。
Hbase场景说明捕获增量数据数据通常是细水长流，累加到已有数据库以备将来使用，例如分析，处理和服务。
许多HBase使用场景属于这个类别——使用HBase作为数据存储，捕获来自于各种数据源的增量数据。
例如，这种数据源可能是网页爬虫，可能是记录用户看了什么广告和多长时间的广告效果数据，也可能是记录各种参数的时间序列数据。
我们讨论几个成功的使用场景和公司。
1.捕获监控参数服务于数百万用户的WEB产品的后台基础架构一般都有数百或数千台服务器。
这些服务器承担了各种功能——服务流量，捕获日志，存储数据，处理数据等等。
为了保持产品正常运行，监控服务器和上面运行软件的健康状态是至关重要的（从OS到用户交互应用）。
大规模监控整个环境需要能够采集和存储来自于不同数据源的各种参数的监控系统。
每个公司有自己的办法。
一些公司使用商业工具来收集和展示参数；而其他一些公司采用开源框架。
2.捕获用户交互数据捕获监控数据是一种使用方式。
还有一种是捕获用户交互数据。
如何跟踪数百万用户在网站上的活动？怎么知道哪一个网站功能是最受欢迎的？怎样使得这一次的网页浏览直接影响到下一次？例如，谁看了什么？某个按钮被点击了多少次？还记得Facebook和Stumble 里的Like按钮和StumbleUpon 里的+1 按钮吗？是不是听起来像是一个计数问题？每次用户Like 一个特定主题计数器增加一次。
3. 广告效果和点击流过去的十年，在线广告成为互联网产品的一个主要收入来源。
提供免费服务给用户，在用户使用服务的时侯投放广告给目标用户。
这种精准投放需要针对用户交互数据做详细的捕获和分析，以便于理解用户的特征。
基于这种特征，选择并投放广告。
精细的用户交互数据带来更好的模型，进而导致更好的广告投放效果和更多的收入。
但这类数据有两个特点：它以连续流的形式出现，它很容易按用户划分。
理想情况下，这种数据一旦产生就能够马上使用，用户特征模型可以没有延迟地持续优化——也就是说，以在线方式使用。
4.在线 VS 离线系统在线和离线的术语多次出现。
在线系统需要低延迟。
某些情况下，系统哪怕给出没有答案的响应，也要比花了很长时间给出正确答案的响应好。
你可以把在线系统想象为一个跳着脚的没有耐心的用户。
离线系统不需要低延迟，用户可以等待答案，不期待马上给出响应。
当实现应用系统时在线或者离线的目标影响着许多技术决策。
HBase是一个在线系统。
和Hadoop MapReduce的紧密结合又赋予它离线访问的能力。
HBase非常适合收集这种用户交互数据，HBase已经成功地应用在这种场合，它可以增量捕获第一手点击流和用户交互数据，然后用不同处理方式（MapReduce是其中一种）来处理数据（清理、装饰、使用数据）。
************************************************内容服务一方面是用户使用内容 User Consuming Content，对应另一面是用户生成内容 User GenerateContent。
Tweete、Facebook帖子、Instagram 图片和微博等都是这样的例子。
他们相同的地方是使用和生成了许多内容。
大量用户通过应用系统来使用和生成内容，而这些应用系统需要Hbase作为基础。
集中的内容系统系统 CMS可以存储内容和提供服务。
但是当用户越来越多，生成内容越来越多的时候，就需要一个更具扩展性的CMS解决方案。
这种可扩展的CMS往往使用Hbase作为基础，再加上其他的开源框架，例如Solr，构成一个完整的功能组合。
(1)URL短链最近一段时间URL短链非常流行，许多类似产品破土而出。
StumbleUpon使用名字为su.pr.的短链产品，这个产品以HBase为基础。
这个产品用来缩短URL，存储大量的短链以及和原始长链接的映射关系，HBase帮助产品实现扩展能力。
(2)用户模型服务经过HBase处理过的内容往往并不直接提交给用户使用，而是用来决定应该提交给用户什么内容。
这种中间处理数据用来丰富用户的交互。
还记得前面提到的广告服务场景里的用户模式吗？用户模式（或者说模型）就是来自于HBase。
这种模型多种多样，可以用于多种不同场景，例如，针对特定用户投放什么广告的决定，用户在电商门户购物时实时报价的决定，用户在搜索引擎检索时增加背景信息和关联内容，等等。
很多这种使用案例可能不便于公开讨论，说多了我们就麻烦了。
当用户在电商网站上发生交易时，用户模型服务可以用来实时报价。
这种模型需要基于不断产生的新用户数据持续优化。
***********************************************************信息交换各种社交网络破土而出，世界变得越来越小。
社叫网站的一个重要作用就是帮助人们进行交互。
有时交互在群组内发生（小规模和大规模）；有时交互在两个个人之见发生。
想想看，数亿人通过社交网络进行对话的场面。
只是和远处的人通话是不够的，人们还想看看和其他人通话的历史记录。
社交网络公司感到幸运的是，存储很廉价，大数据领域的创新可以帮助他们充分利用廉价的存储。
Facebook短信系统经常被公开讨论，他也可能极大地驱动了HBase的发展。
当你使用Facebook时，某个时候你可能会收到或者发送短信给你的朋友。
Facebook的这个特性完全依赖于HBase。
用户读写的所有短信都存储在HBase里。
支持Facebook短信的系统需要具备：高的写吞吐量，极大的表，数据中心内的强一致性。
除了短信系统之外，使用HBase的其他应用系统另外要求：高的读吞吐量，计数器吞吐量，自动分库。
工程师们发现HBase是个理想的解决方案，因为他支持所有这些要求，他拥有一个活跃的用户社区，Facebook运营团队在Hadoop部署上有丰富经验，等等。
在“Hadoop goes realtime at Facebook”这篇文章里，Facebook工程师解释了这个决定背后的逻辑和显示了他们使用Hadoop和HBase建设在线系统的经验。
ZooKeeper实现的案例HDFS HA(QJM)Hadoop 2.x之前的版本，HDFS集群中Namenode是整个集群的中央元数据存储和服务节点，它存在SPOF的问题。
在2.x版本中，提出了各种HA方案，避免Namenode的SPOF问题，其中基于QJM（Quorum Journal Manager）的方案可以解决这个问题：使用QJM的方案中，HDFS集群中存在两类节点，一类是Namenode节点（包括Active状态的 Namenode，和Standby状态的Namenode），另一类是JournalNode，进行容错。
当Active状态的Namenode元数据发生改变时，通过JournalNode进程（ZooKeeper集群中）来监视这种变化，然后同步到Standby状态的Namenode节点（实际上同步的是EditLog镜像文件内容的变更）。
当Active状态的节点发生故障后，Standby节点的Namenode自动切换，并接管HDFS集群中Active状态Namenode的服务，用来向客户端提供元数据服务。
SolrSolr是一个开源的分布式搜索引擎，支持索引的分片和复制，可以根据需要来线性增加节点，扩展集群。
Solr使用ZooKeeper主要实现如下功能：∙配置文件的管理：每个Collection都有对应的配置文件，多个分片共享配置文件（schema.xml、solrconfig.xml）∙Collection管理：一个Solr集群可以有多个逻辑上独立的Collection，每个Collection又包括多个分片和副本∙集群节点管理：Solr集群中有哪些活跃的节点可以使用，每个节点上都有Collection的分片（Shard）∙Leader分片选举：一个Collection的多个分片可以设置冗余的副本，一个分片的多个副本中只有一个Leader可以进提供服务，如果某个存储Leader分片的节点宕机，Solr基于ZooKeeper来重新选出一个Leader分片，持续提供服务HBaseHBase是一个基于Hadoop平台的开源NoSQL数据库，它使用ZooKeeper主要实现如下功能：∙Master选举：HBase基于Master-Slave模式架构，可以有多个HMaster，使用ZooKeeper 实现了SPOF下Master的选举∙租约管理：客户端与RegionServer交互时，会生成租约，该租约对象具有有效期∙表元数据管理：HBase中包括用户表及其两个特殊的表：-ROOT-表和.META.表（例如，管理-ROOT-表中location信息，一个-ROOT-表只有一个Region，它保存了RegionServer的地址信息。