中国HBase技术社区第六届MeetUp ——HBase典型应用场景与实践
HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术及应用呢?
2018年10月20号,由中国HBase技术社区、DataFun社区联合猫友会、腾讯众创空间主办的中国第六届HBase Meetup将来到武汉,届时来自阿里巴巴、阿里云及烽火集成等公司HBase的专家们,将为大家分享HBase技术的典型应用场景及实践。
主办方:中国HBase技术社区、DataFun社区
联合主办方:猫友会、腾讯众创空间
合作伙伴:极客邦科技、掘金社区
视频支持:IT大咖说
时间:201
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一、背景介绍 随着淘宝内容化的深入发展,实时选品的需求越来越强烈。对于某些实时性要求较高的产品(SPU)而言,运营小二希望自己圈定产品池可以当天实时生效,以供创作者写文章使用。该需求对选品的实时性要求较高,比较适合流式计算的特点。因此,本文采用Blink实时流计算技术来实现该功能,实际应用中取得较好效果。 二、解决方案 2.1 问题分析 要实现实时选品的需求,需要解决如下几个问题: 实时触发问题:流计算必须要有触发数据源,用户提交的特征数据存储在idb中,idb如何与Blink计算流程建立关联? 中间状态存储问题:Blink计算过程中,依据业务场景需要记录上一次中间计算状态,如何存储这些中间状态,并在需要时实时读取? 实时生效问题:Blink计算结果需要最终在搜索引擎生效,Blink如何跟搜索引擎交互,使计算结果实时生效? 增量问题:如果没有增量过程,离线全量切换数据期间,会覆盖部分已更新的数据,入如何增量追数据? 针对上述问题,可采用TT+Blink+Hbase+Swift的方式解决。流程中引入TT可解决实时触发问题,引入Hbase解决中间存储问题,引入Swi...
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