《HBase企业应用开发实战》—— 1.3　HBase与Hadoop的关系-低调大师

《HBase企业应用开发实战》—— 1.3　HBase与Hadoop的关系

2017-07-02 573

本节书摘来自华章出版社《HBase企业应用开发实战》一书中的第1章，第1.3节，作者：马延辉　孟鑫　李立松，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.3　HBase与Hadoop的关系

HBase参考了Google的BigTable建模，且将下面三篇博文作为HBase实现的理论基础：
BigTable by Google（2006）
HBase and HDFS Locality by Lars George（2010）
No Relation：The Mixed Blessings of Non-Relational Databases by Ian Varley（2009）
从上面的博文列表中也可以看出，HBase和HDFS有着非常紧密的关系，更准确的说法是：HBase严重依赖Hadoop的HDFS组件，HBase使

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想利用大数据走向巅峰在那之前这些你必须了解

大数据时代下的今天，企业在做决策时更加注重数据驱动，那些收集数据、分析数据并用于商业决策的公司，相对于传统企业更有竞争力。CA Technologies曾经做过一项面向全球的调查，调查显示，高达90%的公司认为大数据能对他们带来好处。大数据不是一拍脑门说做就做的，单纯的收集数据只能称之为海量数据，要想利用大数据独占鳌头走向巅峰，还要注意以下几点。以短期考虑促进长期考虑一切都瞬息万变，很多人担心跟不上大数据的潮流，因此无从知道今年或明年哪些工具、平台或方法是最好的。别担心，这种快速演变的形势可以为您服务。每年，供应商都在大数据使用方面不断提高。关系与在线交易系统(OLTP)会越来越高效、越来越智能，无论是在内部还是云中运行。技术的发展将会缓和 Hadoop 及数据仓库之间的关系。而且，始终会有产品上市，更精准地满足您的具体需求。因此，对采纳新产品保持开放心态，只要这些产品能提供足够价值，就能名正言顺地融入现有环境，保持能够直连多种格式的商业智能平台。 Hadoop还是数据仓库不难选数据仓库用来压缩重要结构化数据再适合不过，还能把数据存储在商业智能工具和仪表板能够轻松...

2017-07-03

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近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如，驾驶员是否长距离驾驶?短距离驾驶?高速驾驶?回头路?是否从某些站点急剧加速?是否高速转弯?所有这些问题的答案形成了表征驾驶员特征的独特标签。面对此挑战，comSysto公司的团队想到了涵盖批处理、流数据、机器学习、图处理、SQL查询以及交互式定制分析等多种处理模型的Spark平台。他们正好以此挑战赛为契机来增强Spark方面的经验。接下来，本文就从数据分析、机器学习和结果等三个方面介绍comSysto团队解决以上问题的过程。数据分析作为解决问题的第一个步骤，数据分析起着非常关键的作用。然而，出乎comSysto公司团队意料的是，竞赛提供的原始数据非常简单。该数据集只包含了线路的若干匿名坐标对(x,y)，如(1.3,4.4)、(2.1,4.8)和(2.9,5.2)等。如下图所示，驾驶员会在每条线路中出发并返回到原...

2017-07-03

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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。