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2016美国QCon思考:通过Quora和Spotify案例,直击数据处理背后的魅影

编者按:大数据的题目看起来好写,因为大家似乎都懂,但是其实也难写,因为太大了,没有具体的问题很难写出有营养的东西,所以今天选取两个QCon比较典型的例子来管中一窥大数据的魅影。 有的同学很困惑米国人不看知乎怎么知道那么多知识呢?米国人当然看Quora啦,Quora是一个问答社交软件,问答社交的特点就是有各种各样的计数器,比如帖子的支持、反对、评论数量,用户的关注、粉丝数量等等,随着用户量的增加、帖子的增多、以及带来的互动的增长,Quora处理的数据也是爆炸式增长。Quora从第一天开始就长在云上(AWS),生产环境使用MySQL和HBase做存储,使用RefShift和Spark用来做数据分析,在这些组件的基础上Quora做了一个数据服务叫Quanta,Quanta的设计约束是: A:数据更新之后不能丢失,要求持久化到disk

Happybase的基本使用

Happybase是Python通过Thrift访问HBase的库,方便快捷。 基本使用 import happybase connection = happybase.Connection('hostname') table = connection.table('table-name') table.put('row-key', {'family:qual1': 'value1', 'family:qual2': 'value2'}) row = table.row('row-key') print row['family:qual1'] # prints 'value1' for key, data in table.rows(['row-key-1', 'row-key-2']): print key, data # prints row key and data for each row for key, data in table.scan(row_prefix='row'): print key, data # prints 'value1' and 'value2' r...

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