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从MySQL到HBase:数据存储方案转型的演进

一、集群化方案 1、MySQL应用的演化 MySQL与HBase说到最核心的点,是一种数据存储方案。方案本身没有对错、没有好坏,只有合适与否。相信多数公司都与MySQL有着不解之缘,部分学校的课程甚至直接以SQL语言作为数据库讲解。我想借自身经历,先来谈谈MySQL应用的演化。 只有MySQL 笔者之前曾在一家O2O创业公司工作,公司所有数据都存储在同一个MySQL里,而且没有任何主备方案。相信这是很多初创公司会用到的一个典型解决办法,当时这台MySQL为用户、订单、物流服务,同时也为线下分析服务。 单实例的问题: 一旦MySQL挂了,服务全部停止; 一旦MySQL的磁盘坏了,公司的所有服务都没有了 (一般会定时备份数据文件)。 主从方案 随着业务增加,单个DB是无法承载这么多请求的。于是就有了主从复制、读写分离的解决方案。 master只负责写请求,slave同步master用来服务读请求: 为了扩展读能力可以增加多个slave; 允许slave同步有一定的延迟; 一致性要求严格的,可以指定读主库。 主从功能的问题: 需要增加管理Proxy层,分配写请求、读请求; 节点故障:其它节点...

基于Hadoop的数据分析平台搭建

企业发展到一定规模都会搭建单独的BI平台来做数据分析,即OLAP(联机分析处理),一般都是基于数据库技术来构建,基本都是单机产品。除了业务数据的相关分析外,互联网企业还会对用户行为进行分析,进一步挖掘潜在价值,这时数据就会膨胀得很厉害,一天的数据量可能会成千万或上亿,对基于数据库的传统数据分析平台的数据存储和分析计算带来了很大挑战。 为了应对随着数据量的增长、数据处理性能的可扩展性,许多企业纷纷转向Hadoop平台来搭建数据分析平台。Hadoop平台具有分布式存储及并行计算的特性,因此可轻松扩展存储结点和计算结点,解决数据增长带来的性能瓶颈。 随着越来越多的企业开始使用Hadoop平台,也为Hadoop平台引入了许多的技术,如Hive、Spark SQL、Kafka等,丰富的组件使得用Hadoop构建数据分析平台代替传统数据分析平台成

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