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云栖专辑 | 阿里开发者们的20个感悟,一通百通
2018年12月20日,云栖社区3岁。阿里巴巴常说“晴天修屋顶”,所以我们特别制作了这个专辑——分享给开发者们20个阿里故事,50本书籍。
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来自: 数据库
Phoenix入门到精通
此Phoenix系列文章将会从Phoenix的语法和功能特性、相关工具、实践经验以及应用案例多方面从浅入深的阐述。希望对Phoenix入门、在做架构设计和技术选型的同学能有一些帮助。
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来自: 云存储
解密OpenTSDB的表存储优化
本篇文章会详细讲解OpenTSDB的表结构设计,在理解它的表结构设计的同时,分析其采取该设计的深层次原因以及优缺点。它的表结构设计完全贴合HBase的存储模型,而表格存储(TableStore、原OTS)与HBase有类似的存储模型,理解透OpenTSDB的表结构设计后,我们也能够对这类数据库的存储
Hbase 学习(十一)使用hive往hbase当中导入数据
我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式。。。
阿里云HBase产品体系架构及特性解析
2017云栖大会HBase专场,阿里云高级技术专家封神带来阿里云HBase产品体系架构及特性解析。本文主要从HBase在大数据中的价值谈起,进而介绍了产品架构和产品特性,接着分享了应用场景和后续计划。
阿里云HBase推出普惠性高可用服务,独家支持用户的自建、混合云环境集群
阿里云HBase服务了多家金融、广告、媒体类业务中的风控和推荐,持续的在高可用、低延迟、低成本方向上进行优化。为了进一步满足客户在可用性以及低延迟上的诉求,阿里云HBase将提供以主备架构为平台,以冗余、并发、隔离、降级等全方位服务为支撑的高可用解决方案。
技术篇-深入解读 HBase2.0 新功能之高可用读 Region Replica
1.前言 基于时间线一致的高可用读(Timeline-consistent High Available Reads),又称 Region replica。其实早在 HBase-1.2 版本的时候,这个功能就已经开发完毕了, 但是还是不太稳定,离生产可用级别还有一段距离,后来社区又陆陆续续修复了 一些 bug,比如说 HBASE-18223。
Spark On HBASE
一、前言 MapReduce早已经对接了HBase,以HBase作为数据源,完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位,无论跑批,流处理,甚至图计算等都有它的用武之地。
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