NoSQL数据库

HBase社区直播本期分享专家：明惠(网名：过往记忆)-阿里云数据架构师 视频地址： https://yq.aliyun.com/live/590?spm=a2c4e.11155435.0.0.460177969kCLxf PPT地址： https://yq.aliyun.com/download/3033 PS：欢迎关注HBase+Spark团队号 https://yq.aliyun.com/teams/382 博客，问答，直播，各类HBase资料，线下meetup都会发布到这里。

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站，分享嘉宾天引 阿里巴巴 技术专家专注在大数据领域，拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验，先后参与HBase、Phoenix、Lindorm等产品的内核引擎研发，目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。

HBase内核及能力 包括：HBase的特性与生态：自动分区、LSM Tree、存储计算分离、HBase生态；全新的HBase2.0版本新功能：小对象存储MOB、读写链路Off-heap 、Region Replica 、In Memory Compaction 、Assignment MangerV2 ;HBase未来规划。

问题描述 在测试Phoenix稳定性时，发现HBase集群其中一台RegionServer节点FullGC严重，隔一段时间就会挂掉。 HBase集群规格       初步分析 使用jstat监控RegionServer的Heap Size和垃圾回收情况 Old区内存一直在90%多，且FullGC次数一直在增多。

HBase多模式，包括 分析层：支持复杂分析、算子下推；多模式层：提供各种模型转换，贴切业务；索引引擎：提供索引支持，基于 Lucene ；存储引擎：提供 KV 支持，基于LSM；分布式文件层：保障低成本、与上层分离、共享降低成本

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HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。

HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。

中国HBase技术社区第七届MeetUp——HBase技术与应用实践 HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

最近一直在看简历，面试同学，发现符合要求的很少。本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。 如果 以下的问题不能很好回答，还是多多学习啊。

前言 HBase这几年在国内使用的越来越广泛，在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎，互联网企业阿里巴巴、京东、小米都有数千台的HBase集群，中国电信的话单、中国人寿的保单都是存储在HBase中。注意大公司有数十个数百个HBase集群，此点跟Hadoop集群很不相同。

概述 在服务客户的时候，经常会被问到，我该选择什么配置的HBase呢？今天我们就来好好谈谈这个问题，希望能说清楚 基本架构 目前云HBase的基本架构为： 从架构图中，可以看出Master是主备的，且不存任何业务数据的；core节点至少2台，第一个节点为了节约节点，部署了一个zk，Core节点可以一直添加到100或者500个节点左右。

为了让营造一个针对云HBase的技术交流平台，我们特别新建了交流群

MongoDB 4.0 提供了level == “snapshot” 的readConcern。 该level 的readConcern 本质上和Primary Secondary 无关， 主要解决的问题是： 时间点1： session 1 打开一个cursor 用于读数据时间点2： session 2 修改了 session 1 要读的数据，并且commit 了时间点3： session 1 读到了 session 2 修改的数据。

复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。

本文介绍阿里云Redis性能数据的监控项目

在阿里云上购买或者变配实例的时候有时候会出现失败的场景，这个时候提工单的时候需要提供request_id提供后端进行进一步的分析，本文章主要展示获取request_id的方法

前言 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。 Least Frequently Used Least Frequently Used——简称LFU，意为最不经常使用，是redis4.0新增的一类内存逐出策略，关于内存逐出可以参考文章《Redis数据过期和淘汰策略详解》。

为什么需要索引？ 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候，可能你就需要考虑使用索引了，为了方便后续介绍，先科普下MongoDB里的索引机制（同样适用于其他的数据库比如mysql）。 mongo-9552:PRIMARY> db.

9月21日，2018杭州·云栖大会上，全球最受欢迎的开源数据库公司MariaDB宣布与阿里云达成全球唯一战略合作，并在阿里云上推出了MariaDB 10.3 企业级数据库，这是全球唯一一家在公共云上提供MariaDB服务的云厂商，企业可获得全球顶级开源数据库专家的技术支持。

MongoDB 4.0 引入的事务功能，支持多文档ACID特性，例如使用 mongo shell 进行事务操作 > s = db.getMongo().startSession() session { "id" : UUID("3bf55e90-5e88-44aa-a59e-a30f777f1d89") } > s.