八年磨一剑,阿里云ApsaraDB for HBase2.0正式上线
一、HBase2.0和阿里云的前世今生
福利:国际顶级盛会HBaseCon Asia 2018将于8月在北京举行,目前正免费开放申请中,点击了解更多详情
ApsaraDB for HBase2.0于2018年6月6日即将正式发布上线啦!
ApsaraDB for HBase2.0是基于社区HBase2.0稳定版的升级,也是阿里HBase多年的实践经验和技术积累的持续延伸,全面解决了旧版本碰到的核心问题,并做了很多优化改进,附加HBase2.0 开源新特性,可以说是HBase生态里的一个里程碑。
HBase在2007年开始发布第一个“可用”版,2010年成为Apache的顶级项目,阿里巴巴集团也在2010当年就开始研究,于2011年就已经开始把HBase投入生产环境使用,并成为阿里集团主要的存储系

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Spark2.1.0之模块设计
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80386736 在阅读本文之前,读者最好已经阅读了《Spark2.1.0之初识Spark》和《Spark2.1.0之基础知识》两篇文章。本文将主要介绍Spark2.1.0版本中的模块设计以及各个模块的功能和特点。 模块设计 整个Spark主要由以下模块组成: Spark Core:Spark的核心功能实现,包括:基础设施、SparkContext(Application通过SparkContext提交)、Spark执行环境(SparkEnv)、存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式、任务提交与执行等。 Spark SQL:提供SQL处理能力,便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外,还为熟悉Hive开发的用户提供了对Hive SQL的支持。 Spark Streaming:提供流式计算处理能力,目前支持ApacheKafka、Apache Flume、Amazon Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。在早期的Spark版...
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大数据分析系统Hadoop的13个开源工具
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构,最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统,然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理,在要求实时性的场景下毫无用武之地。 因此,各种基于Hadoop的工具应运而生,本次为大家分享Hadoop生态系统中最常用的13个开源工具,其中包括资源调度、流计算及各种业务针对应用场景。首先,我们看资源管理相关。 资源统一管理/调度系统 在公司和机构中,服务器往往会因为业务逻辑被拆分为多个集群,基于数据密集型的处理框架也是不断涌现,比如支持离线处理的MapReduce、支持在线处理的Storm及Impala、支持迭代计算的Spark及流处理框架S4,它们诞生于不同的实验室,并各有所长。 为了减少管理成本,提升资源的利用率,一个共同的...
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