数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典（二）
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
Spring Boot 与 HBase 的完美融合：探索高效大数据应用开发的新途径
【8月更文挑战第29天】Spring Boot是一款广受好评的微服务框架，以其便捷的开发体验著称。HBase则是一个高性能的大数据分布式数据库系统。结合两者，可极大简化HBase应用开发。本文将对比传统方式与Spring Boot集成HBase的区别，展示如何在Spring Boot中优雅实现HBase功能，并提供示例代码。从依赖管理、连接配置、表操作到数据访问，Spring Boot均能显著减少工作量，提升代码可读性和可维护性，使开发者更专注业务逻辑。
Kylin使用心得与实战经验分享
本文详细介绍了Apache Kylin的使用方法及其在大数据分析中的优势。首先，Kylin是一款基于Hadoop和Spark的开源分布式分析引擎，通过预计算技术实现亚秒级的交互式查询响应，大幅提高数据分析效率。接着，文章阐述了Kylin的核心特点，包括高效多维分析能力和预计算与实时查询的平衡。然后，详细说明了环境搭建、配置步骤及示例代码，展示了如何配置HBase存储后端。在数据建模与优化部分，讲解了星型模型和雪花模型的选择，以及分区策略和索引优化技巧。
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。
