HashData成立于2016年2月，总部位于中国上海，是国内首批专注于云原生数据仓库研发的高新技术企业。创始团队汇聚了来自Oracle、华为、EMC等全球顶尖科技公司的资深专家，核心成员平均拥有15年以上分布式系统、数据库内核及云计算领域的技术积累。
目前，HashData已服务超过200家行业头部客户，覆盖金融、政务、运营商、能源、互联网等领域，并与阿里云、腾讯云、华为云等主流云厂商达成深度合作，成为国内云原生数据仓库领域的标杆企业。
- 开源社区：https://github.com/sam-b/HashData
- 商业版官网：www.hashdata.cn
一、主要特点
1. 存算分离架构
- 三层解耦设计：
- 元数据层：基于分布式共识算法（如Raft）实现高可用，统一管理数据分布、权限及事务日志。
- 计算层：无状态计算节点集群，支持动态扩缩容，单个集群可承载数万并发查询。
- 存储层：对接云厂商对象存储（如S3、OSS）或自建分布式存储，支持冷热数据分层（热数据缓存至计算节点内存，冷数据归档至低成本存储），理论存储容量无上限。
- 技术突破：
- 相比传统MPP（如Greenplum）的“计算存储绑定”模式，HashData通过一致性Hash数据分布算法与向量化执行引擎，实现计算任务与数据位置的动态调度，消除数据重分布开销，集群扩容速度提升90%以上。
2. 多模数据支持：从结构化到非结构化的全场景覆盖
- 数据类型兼容性：
- 原生支持SQL（兼容PostgreSQL 95%以上语法）、JSON、Parquet、ORC等结构化/半结构化数据；
- 通过插件机制集成Spark、Flink等生态工具，支持日志、图片、视频等非结构化数据的分析处理。
- 典型场景：
- 金融行业：同时分析结构化交易数据（如MySQL）与半结构化日志数据（如JSON格式的用户行为日志），构建360°客户画像。
- 能源行业：整合油藏地质数据（非结构化文件）与生产监控数据（结构化时序数据），实现勘探开发全流程数字化分析。
3. 高并发与弹性调度：应对业务峰值的“弹性引擎”
- 多集群负载隔离：
- 可针对不同业务创建独立计算集群（如“实时查询集群”“批量ETL集群”“AI训练集群”），各集群共享同一存储层数据，通过资源配额机制避免抢占。
- 案例：某股份制银行部署3个独立集群，分别支撑日间交易查询（响应时间<500ms）、夜间批量计息（吞吐量达10TB/小时）、实时风控模型训练（支持200并发任务），业务间性能互不影响。
- 弹性扩缩容能力：
- 计算节点支持基于Kubernetes的自动水平扩展（HPA），根据CPU/内存利用率动态增减节点，从10节点扩容至1000节点仅需30秒。
- 存储层通过云厂商接口实现容量自动扩展，无需人工干预。
4. 生态兼容与深度集成：降低企业迁移成本
- 技术栈无缝对接：
- 分析接口100%兼容PostgreSQL/Greenplum，企业可直接复用现有SQL脚本与应用程序，迁移成本降低70%以上。
- 支持与Tableau、Power BI、Qlik等主流BI工具集成，兼容Flink、Kafka等流式计算框架，提供Python/R/Java等多语言开发接口。
- 云平台适配性：
- 支持公有云（AWS、Azure、阿里云、腾讯云）、私有云（OpenStack）及混合云部署模式，提供统一的管理控制台与监控体系。
二、核心优势
1. 性能领先：重新定义大数据分析速度
- 查询效率优化：
- 基于UDP的高速数据传输协议（传输延迟降低至毫秒级）与流水线并行执行引擎，相比传统TCP协议提升30%传输效率；
- 在10TB数据量测试中，复杂SQL查询（如多表JOIN+窗口函数）响应时间比Greenplum快15-20%，单集群日均处理查询量可达百万级。
- 热数据缓存机制：
- 自动识别高频访问数据，缓存至计算节点本地内存（支持LRU/TTL等淘汰策略），热数据查询延迟可降至10ms级。
2. 成本优势：TCO降低50%以上
- 存储成本压缩：
- 采用LZ4/ZSTD高效压缩算法，平均压缩比达5:1，100TB原始数据存储成本可降至传统MPP的1/3；
- 冷数据自动归档至对象存储低频访问层（如S3 Glacier），存储成本再降70%。
- 按需付费模式：
- 计算资源按秒计费，空闲时段自动释放节点，相比传统IDC部署节省60%以上计算成本。
3. 数据共享与一致性：打破企业“数据烟囱”
- 单数据源多集群共享：
- 所有业务部门访问同一存储层数据，避免ETL同步导致的延迟（传统架构需每日凌晨同步，HashData支持秒级实时共享）。
- 案例：某省级运营商整合市场部、网络部、客服部的独立数据孤岛，通过HashData实现用户标签、网络指标、投诉记录的实时关联分析，营销活动响应速度提升40%。
- 分布式事务保障：
- 通过MVCC（多版本并发控制）与全局事务ID（GTID）机制，确保跨集群写入时的数据强一致性，支持金融级交易场景。
4. 高可用性：99.99%业务连续性保障
- 计算节点无状态设计：
- 节点故障时，元数据服务自动将任务重定向至健康节点，恢复时间<30秒，相比Greenplum的节点重建（需小时级）大幅提升可用性。
- 存储层容灾机制：
- 依赖云厂商对象存储的多副本冗余（如S3跨区域复制），数据持久性达99.999999999%，天然支持异地多活容灾。
三、现存挑战
1. 生态成熟度待提升：
- 尽管兼容PostgreSQL生态，但针对特定行业（如医疗、教育）的垂直解决方案较少，行业模板与工具链需进一步丰富。
- 社区规模较国际主流数据库（如Snowflake、Redshift）仍有差距，用户自定义插件开发支持不足。
2. 深度场景优化需求：
- 在极端高并发场景（如每秒十万级查询）或超大规模集群（>5000节点）中，元数据服务可能成为性能瓶颈，需进一步优化分布式锁机制。
- 实时分析场景下，对微批处理（如毫秒级延迟）的支持尚未完全覆盖，需结合Flink等流计算引擎实现端到端实时链路。
3. 云依赖与迁移成本：
- 对云厂商API深度依赖，企业若自建数据中心需额外投入存储基础设施；
- 传统MPP（如Teradata）用户迁移至HashData时，需重新设计数据分布策略与查询优化逻辑，存在一定学习成本。
四、与Greenplum
| 维度 | Greenplum | HashData |
|------------------|--------------------------------------------|------------------------------------------|
| 架构模式 | 计算存储紧耦合（MPP） | 存算分离（云原生） |
| 扩容效率 | 需数据重分布，小时级完成 | 秒级扩容，无需数据迁移 |
| 并发支持 | 单集群支持千级并发，资源竞争易导致性能下降 | 多集群隔离，支持十万级并发 |
| 存储成本 | 依赖本地块存储，成本高 | 对象存储+压缩，成本仅为前者1/5-1/3 |
| 实时性 | 批量处理为主，实时分析需额外组件 | 支持微批处理（分钟级延迟） |
| 典型场景 | 企业级数据仓库（如银行核心分析） | 云原生数据分析（如互联网实时运营、政务大数据） |
Greenplum在传统企业级场景中仍具稳定性优势，而HashData凭借存算分离架构，更适合数据量爆发增长、业务负载动态变化的云原生环境，尤其在弹性扩展与成本控制上显著领先。
五、应用场景
1. 金融行业：从合规监管到智能风控
- 典型案例：
- 某国有大行部署HashData集群，整合核心交易、信贷、支付等系统数据，构建实时风险预警平台，实现贷款申请秒级反欺诈检测（误报率降低35%）；
- 某省农信社通过HashData统一管理2000万农户数据，支撑精准营销系统，客户转化率提升28%。
2. 政务领域：数据治理与决策智能化
- 核心价值：
- 打通公安、民政、交通等部门数据孤岛，构建“一网通办”数据分析平台，支撑人口流动监测、应急物资调度等场景；
- 案例：某省会城市利用HashData分析10亿条交通卡口数据，优化红绿灯配时方案，主城区拥堵指数下降12%。
3. 能源行业：从数据湖到智能油田
- 技术创新：
- 统一存储油藏地质数据（TB级地震勘探文件）、生产实时数据（秒级采样的传感器信号），通过机器学习预测油井产量，某油田采收率提升5%；
- 支持与SCADA系统对接，实时监控管道泄漏，响应时间从小时级缩短至分钟级。
4. 互联网行业：用户增长与精细化运营
- 场景覆盖：
- 日处理百亿级用户行为日志，构建实时数据看板，支撑A/B测试决策（某电商大促期间，活动转化率提升19%）；
- 与广告投放平台集成，实时分析点击转化数据，优化CPC投放策略，获客成本降低25%。
六、未来演进
HashData正持续投入AI原生数据库（AI-Native Database）研发，计划引入以下创新：
- 自动查询优化：基于深度学习预测查询模式，动态生成最优执行计划；
- 智能资源调度：通过强化学习自动调整计算集群规模，提升资源利用率至90%以上；
- 联邦学习支持：在金融、医疗等数据敏感领域，实现跨机构数据联合分析，保障隐私安全。
作为国内云原生数据仓库的领军者，HashData正通过技术创新与生态共建，推动企业从“数据存储”向“智能决策”跃迁，助力数字化转型进入深水区。
