HBase實踐 | 百度智慧監控場景下的HBase實踐
作者簡介 張洋洋 百度高階研發工程師 負責百度智慧運維產品(Noah)的分散式時序資料庫和通用配額管理平臺的設計研發工作,在分散式儲存和配額管理方向有廣泛的實踐經驗。 乾貨概覽
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文 | 王啟 on 訂單 一、引子 有贊是提供商家 SAAS 服務,隨著越來越多的商家使用有贊,搜尋或詳情的需求也日益增長,針對需求及場景,之前提到過的訂單管理架構演變及AKF 架構等在這兩篇
我們是一個大型開源社群,旗下 QQ 群共 9000 餘人,Github Star 數量超過 20k 個,在所有 Github 組織中排名前 200,網站日 uip 超過 4k,擁有 CSDN 部落格專家和簡書
本文章中有變數為使用者自定義,為了行文方便,文章中使用安裝環境時所使用的路徑、命名。 Collection名字:humanCollection 配置檔案路徑:/root/human 安裝
Hbase 在大資料的體系中扮演著DB角色,不得不說是重要的一員,在上一篇,大豬 已經給大家演示了Hadoop 3.2 叢集搭建 了,本次我們將繼續緊接著搭建Hbase叢集。 由於我們安裝是Hbase的
作為一個百億級的流量實時分析統計系統怎麼能沒有PV /UV 這兩經典的超級瑪麗亞指標呢,話說五百年前它倆可是鼻祖,咳咳...,不好意思沒忍住,迴歸正文, 大豬 在上一篇已經介紹了 小巧高效能ETL程式設計與實
HBase是三維有序儲存的,通過rowkey(行鍵),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(時間戳)這個三個維度可以對HBase中的資料進行快速定位。
1. HBase連線的方式概況 主要分為: 純Java API讀寫HBase的方式; Spark讀寫HBase的方式; Flink讀寫HBase的方式; HBase通過Phoe
Hbase是Hadoop的一個儲存元件可以提供低延遲的讀寫操作,它一般構建在HDFS之上,可以處理海量的資料。Hbase有個很好的特性是可以自動分片,也就是意味著當表的資料量變得很大的時候,系統可以自動的分配這
FlushCache時間點 當memstore的位元組數超過hbase.hregion.memstore.flush.size時, Region會發起一次非同步的Flush Region操作, 這次Fl
《HBase 不睡覺書》是一本讓人看了不會睡著的 HBase 技術書籍,寫的非常不錯,為了加深記憶,決定把書中重要的部分整理成讀書筆記,便於後期查閱,同時希望為初學 HBase 的同學帶來一些幫助。 目錄
Apache HBase 2.1.3 釋出了,HBase – Hadoop Database,是一個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統,利用 HBase 技術可在廉價 PC Server 上搭建起大規模
在 hbase 中,為了增強資料的安全性,可以通過其許可權管理功能進行許可權約束。 許可權控制型別 Read (R):讀取資料許可權 Write (W):寫資料許可權 Exec
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Kudu這東西估計很多同學都聽過但是沒用過,那麼我們先從最基本的問題開始:kudu是什麼?能做什麼? kudu是什麼? kudu和Hbase類似也是一個分散式資料庫,據官方給它的定位是