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Why HBase

3.1.1,为什么选用HBases a)容量巨大 HBase 的单表可以有百亿行、百万列数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级 都非常具有弹性。传统的关系型数据库如 Oracle 和 MySQL 等如果数据记录在亿级别 查询和写入的性能都会呈指数级下降所以更大的数据量级对传统数据库来讲是一种灾难。 而 HBase 对于存储百亿、千亿甚至更多的数据都不存在任何问题。对于高维数据百万量级的列没有任何问题。 b)面向列 HBase 是面向列的存储和权限控制并支持列独立检索。有些读者可能不清楚什么是列 式存储下面进行简单介绍。列式存储不同于传统的关系型数据库其数据在表中是按某列 存储的这样在查询只需要少数几个字段的时候能大大减少读取的数据量比如一个字段 的数据聚集存储那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩和解压算法。下面是传统行式 数据库与列式数据库的不同特性。 传统行式数据库的特性如下 数据是按行存储的。 没有索引的查询使用大量 I/O。 建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 面对查询需求数据库必须被大量膨胀才能满足需求。 列式数据库的特性如下 数据按列存储即每一列单独存...

开源大数据周刊-第33期

阿里云E-MapReduce实践 使用E-MapReduce服务将Kafka数据导入OSSkafka是一个开源社区常用的消息队列,对阿里云文件存储系统OSS没有官方的支持。本文通过一个例子,实现了kafka的数据写入阿里云OSS。 资讯 能源行业将被重构,大数据有哪些“挖”法?能源互联网的风口已来。在能源 互联网应用中非常重要的一点,是要对每一个节点进行精准画像,以能源用户为中心,将每个用能设备各个环节数据化,提高管理能力,产生新的价值。 到2017年,大数据有望实现这六大预言大数据正在以开天辟地的方式让企业获得巨大的潜能,到2017年有望实现六大预言。 Face++融资1亿美元,曾为马云刷脸人脸识别服务Face++开发商旷视科技(Face++)宣布完成新一轮融资,投资者包括富士康、建银国际控股。 Face++成立已有五年,已为包括公安部、

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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