对Spark硬件配置的建议
对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出一些建议
腾讯看点基于 Flink 的实时数仓及多维实时数据分析实践
当业务发展到一定规模，实时数据仓库是一个必要的基础服务。从数据驱动方面考虑，多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。但是当数据量巨大的情况下，拿腾讯看点来说，一天上报的数据量达到万亿级的规模，要实现极低延迟的实时计算和亚秒级的多维实时查询是有技术挑战的。
图解大数据 | Hive与HBase详解@海量数据库查询
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的、分布式面向列的数据库，包含Region Server、HBase Master、ZooKeeper等三个组件。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用于结构化数据的查询、分析和汇总。
hbase构建二级索引解决方案
HBase的一级索引就是rowkey，我们仅仅能通过rowkey进行检索。假设我们相对Hbase里面列族的列列进行一些组合查询，就只能全表扫描了。表如果较大的话，代价是不可接受的，所以要提出二级索引的方案。
HBase数据库总结（一）
如果一行包括的列数超过了批量中设置的值，则可以将这一行分片，每次next操作返回一片，当一行的列数不能被批量中设置的值整除时，最后一次返回的Result实例会包含比较少的列，如，一行17列，batch设置为5，则一共返回4个Result实例，这4个实例中包括的列数分别为5、5、5、2。如果Rowkey 是按时间戳的方式递增，不要将时间放在二进制码的前面，建议将Rowkey的高位作为散列字段，由程序循环生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个Regionserver 实现负载均衡的几率。