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HBase的备份以及恢复方案

Apache HBase Backup/Restore 方案 ​ 本文开始我们会介绍Apache HBase关于Backup/Restore的方案,虽然HBase2.0的release 版本里面并不会带有该功能,但是我们ApsaraDB for HBase会对应的提供该功能。我们经常会听到“某某某DBA误操作把整张表删了”,“某某磁盘故障,造成数据库的某个库的数据全部损坏了”。这种由于外在和内在的原因造成的数据不可靠,最终会给用户带来毁灭性的灾难。所以基本上所有的数据库都会对应的提供Backup/Restore的方案,以防用户误操物理上删除了一整个表或者别的问题造成的悲剧; 一般通过定时的做备份无论是全量数据做备份还是对增量数据做备份,此外一旦遇到上面提到“悲剧”,通过一键命令就可以恢复数据; ​ 本文开始我们大概的文章架

Gartner:2017年将有过半大数据项目不成功

Gartner预测,2017年将有60%的大数据项目在试验阶段就会失败,并最终会被放弃。 在大数据正热的当下,这一结论无疑给众多的热心者泼了一道冷水。 随着企业努力在数字时代实现数据驱动,我们的生态系统正在发生重大变化。不光是企业应用程序生成的海量数据日增,在企业外部广泛的用户和难以数计连接的各种“事物”所产生的数据也呈指数级递增。这都导致企业围绕数据的洞察会变得越来越复杂。 我们不仅要问,企业在将数据资产链接到战略价值的这一过程中究竟出现了什么问题? 有专业人士认为,二者之间的主要障碍是缺乏技能或专业知识,以及技术战略与整体公司需求之间不匹配。 专业差距 我们都知道,大数据并非新近事物。早些年,当大数据处于起步阶段时,当时可用技术并不成熟。一些早期发展起来的知名网络公司,如谷歌、Facebook等不得不从根本上建立基础设施来处理相关问题。他们的成功也因此引来了更多的追随者,许多企业试图用自己基于Hadoop的大数据项目来效仿前者。 效仿的结果是,后者的IT和数据专业人员对Hadoop作为一个技术工具包能够做什么,以及对产生结果需要多少时间的预期出现偏差。Gartner的一项调查结果显...

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