深入解读HBase2.0新功能之高可用读Region Replica
基于时间线一致的高可用读（Timeline-consistent High Available Reads），又称Region replica,为HBase带来了高可用读的能力。本文主要介绍region replica这个功能设计的背景，技术细节和使用方法，同时会仔细分析这个功能的优缺点并给出使用建议。
sqoop将mysql数据导入hbase、hive的常见异常处理
sqoop将mysql数据导入hbase、hive的常见异常处理一、需求：1、将以下这张表（test_goods[id,goods_name,goods_price]）数据导入Hbase
由此，编写如下sqoop导入命令
sqoop import -D sqoop.
日均百亿级日志处理：微博基于 Flink 的实时计算平台建设
传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。
深入探讨LSM Compaction机制
compaction在以LSM-Tree为架构的系统中是非常关键的模块，log append的方式带来了高吞吐的写，内存中的数据到达上限后不断刷盘，数据范围互相交叠的层越来越多，相同key的数据不断积累，引起读性能下降和空间膨胀。因此，compaction机制被引入，通过周期性的后台任务不断的回收旧版本数据和将多层合并为一层的方式来优化读性能和空间问题。而compaction的策略和任务调度成为新的难题，看似简单的功能，实则需要各方面的权衡，涉及空间、I/O、cpu资源和缓存等多个层面。这篇文章将从compaction策略、挑战、几个主流lsmtree系统的实现和学术上的研究几个方向来探讨
基于Lindorm的互联网账单解决方案
本文从账单系统的需求及痛点出发，阐述了账单系统存储架构的逐步演进过程，详细描述了为什么Lindorm是账单系统合适的存储选型。旨在帮助读者遇到类似需求时可以少走弯路，一步到位作出合适存储选型。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-架构篇
背景订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大，数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。首先，订单量对于数据的存储、持久化、访问带来了挑战，这不仅增加了开发面对的困难，也为系统的运维带来了挑战。其次，随着大数据技