大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。

概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看：

数据库存储模型简述

HBASE+Solr实现详单查询

本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的生态，可能不全，有更多的请大家留言。具体HBASE的基本原理扫描大家可以自行百度下，另外，要系统掌握HBASE，推荐看下《HBASE权威指南》。

1

Kerberos

什么是Kerberos？
Kerberos is a network authentication protocol. It is designed to provide strong authentication for client/server applications by using secret-key cryptography.

简单地说，Kerberos是一种认证机制，通过密钥系统为客户端/服务器应用程序提供强大的认证服务。

Kerberos存在的意义

在Hadoop1.0.0或者CDH3 版本之前，并不存在安全认证一说。默认集群内所有的节点都是可靠的，值得信赖的。用户与HDFS或者M/R进行交互时并不需要进行验证。导致存在恶意用户伪装成真正的用户或者服务器入侵到hadoop集群上，恶意的提交作业，修改JobTracker状态，篡改HDFS上的数据，伪装成NameNode 或者TaskTracker接受任务等。尽管在版本0.16以后， HDFS增加了文件和目录的权限，但是并没有强认证的保障，这些权限只能对偶然的数据丢失起保护作用。恶意的用户可以轻易的伪装成其他用户来篡改权限，致使权限设置形同虚设，不能够对Hadoop集群起到安全保障。

在Hadoop1.0.0或者CDH3版本后，加入了Kerberos认证机制。使得集群中的节点就是它们所宣称的，是信赖的。Kerberos可以将认证的密钥在集群部署时事先放到可靠的节点上。集群运行时，集群内的节点使用密钥得到认证。只有被认证过节点才能正常使用。企图冒充的节点由于没有事先得到的密钥信息，无法与集群内部的节点通信。防止了恶意的使用或篡改Hadoop集群的问题，确保了Hadoop集群的可靠安全。

Kerberos的工作原理

·      Client向KDC发送自己的身份信息，完成认证，获取TGT(ticket-granting ticket)

·      Client利用之前获得的TGT向KDC请求其他Service的Ticket，从而通过其他Service的身份鉴别

① Client将之前获得的TGT和要请求的服务信息发送给KDC

② KDC生成用于访问该服务的Session Ticket发给Client。 Session Ticket使用KDC与Service之间的密钥加密

③ Client将刚才收到的Ticket转发到Service。由于Client不知道KDC与Service之间的密钥，所以它无法篡改Ticket中的信息

④ Service 收到Ticket后利用它与KDC之间的密钥将Ticket中的信息解密出来，验证Client的身份。

2

Phoenix

Phoenix最早是saleforce的一个开源项目，后来成为Apache基金的顶级项目。

Phoenix是构建在HBase上的一个SQL层，能让我们用标准的JDBC APIs而不是HBase客户端APIs来创建表，插入数据和对HBase数据进行查询。

put the SQL back in NoSQL

Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。

HBase的查询工具有很多，如：Hive、Tez、Impala、Spark SQL、Phoenix等。

Phoenix通过以下方式使我们可以少写代码，并且性能比我们自己写代码更好：

·       将SQL编译成原生的HBase scans。

·       确定scan关键字的最佳开始和结束

·       让scan并行执行

·       ...

3

多维查询kylin

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

Kylin相当于给HBASE提供了一个多为查询的SQL能力。

4

时序列数据库OpenTSDB

OpenTSDB ，可以认为是一个时系列数据（库），它基于HBase存储数据，充分发挥了HBase的分布式列存储特性，支持数百万每秒的读写，它的特点就是容易扩展，灵活的tag机制。

其最主要的部件就是TSD了，这是接收数据并存储到HBase处理的核心所在。而带有C（collector）标志的Server，则是数据采集源，将数据发给 TSD服务。

5

地理数据处理套件GeoMesa

GeoMesa 是由locationtech开源的一套地理大数据处理工具套件。其可在分布式计算系统上进行大规模的地理空间查询和分析。使用GeoMesa开源帮助用户管理、使用来自于物联网、社交媒体、手机应用的海量的时空（spatio-temporal）数据。

GeoMesa支持将海量的时空数据存储到Accumulo，HBase，Google Bigtable和Cassandra数据库中，并提供高效的索引来读取、查询这些数据。并支持通过指定空间条件（距离和范围）来快速查询。另外GeoMesa还基于Apache Kafka提供了时空数据的近实时流处理功能。

通过和GIS Server（GeoServer）的整合， GeoMesa 提供了通过标准OGC接口（WMS/WFS)访问数据的能力,通过这些接口，用户可以方便对GeoMesa处理的数据进行展示和分析，比如查询、直方图、时间序列分析等。

为什么选择GeoMesa

能够存储和处理海量时空数据

支持实时性强、需要快速读写的数据

支持spark分析

支持水平扩展

通过GeoServer提供地图服务，并支持Common Query Language (CQL)

项目地址

http://www.geomesa.org/

授权

GeoMesa使用Apache License Version 2.0协议。

http://apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html

6

图数据库JanusGraph

Titan在停止更新了很长一段时间后，fork出了JanusGraph继续开源发展。JanusGraph是一个图形数据库引擎。JanusGraph本身专注于紧凑的图形序列化、丰富的图形数据建模和高效的查询执行。此外，JanusGraph利用Hadoop进行图形分析和批处理图处理。JanusGraph实现了健壮的模块化接口，用于数据持久性、数据索引和客户端访问。JanusGraph的模块化体系结构允许它与广泛的存储、索引和客户端技术进行互操作;它还简化了扩展JanusGraph以支持新用户的过程。

 在JanusGraph和磁盘之间，有一个或多个存储和索引适配器。JanusGraph以以下适配器为标准，但是JanusGraph的模块化体系结构支持第三方适配器

JanusGraph 体系结构

1、JanusGraph的应用分为批处理（OLAP）和流式计算（OLTP） 
2、批处理（OLAP），常用在大数据平台使用Spark、Giraph、Hadoop工具使用 
3、流式计算（OLTP），使用TinkerPop中的Traversal（遍历）工具使用 
4、数据可以存储到Cassandra、Hbase、BerkeleyDB中 
5、外部查询索引存储到ElasticSearch、Solr、Lucene中 

写在最后：本文主要简单总结下Hbase周边配合生态，提供SQL接口，多维查询能力，以及用于车联网，时序，地理数据处理等。后面持续写写新数仓相关文章，以飨读者。

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