TableStore数据模型 - WideColumn和Timeline
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Kubernetes-在Kubernetes集群上搭建Hadoop集群
准备工作 Hadoop镜像,到docker hub上拉取 docker pull kubeguide/hadoop:latest Kubernetes集群 参考:Kubernetes-离线部署Kubernetes 1.9.0 开始搭建 编写好hadoop.yaml hadoop.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: kube-hadoop-conf namespace: default data: HDFS_MASTER_SERVICE: hadoop-hdfs-master HDOOP_YARN_MASTER: hadoop-yarn-master --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: hadoop-hdfs-master spec: type: NodePort selector: app: hdfs-master ports: - name: rpc port: 9000 targetPort: 9000 - name: http port: 50070 ...
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TableStore时序数据存储 - 架构篇
背景 随着近几年物联网的发展,时序数据迎来了一个不小的爆发。从DB-Engines上近两年的数据库类型增长趋势来看,时序数据库的增长是非常迅猛的。在去年我花了比较长的时间去了解了一些开源时序数据库,写了一个系列的文章( 综述、 HBase系、 Cassandra系、 InfluxDB、 Prometheus),感兴趣的可以浏览。 这几大开源时序数据库的实现各有千秋,都不是很完美,但是如果可以取长补短,倒是能实现一个比较完美的时序数据库。 TableStore作为阿里云自研的分布式NoSQL数据库,在数据模型上我们是多模型设计,包含和BigTable一样的Wide Column模型以及针对消息数据的Timeline模型。在存储模型、数据规模以及写入和查询能力上,都能比较好的满足时序数据场景的需求。但我们作为一个通用模型数据库,时序数据存储要完全发挥
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