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欢迎加入HBase生态+Spark社区大群

首选欢迎各位同学使用云HBase产品,地址为:https://cn.aliyun.com/product/hbase?spm=5176.51065.416540.50.EgxJI1为了让营造一个针对云HBase的技术交流平台,我们特别新建了交流群:目前国内HBase没有较大的社区及交流群体,但是很多公司都有HBase的应用,阿里云云HBase技术团队愿意补充这一块,共同探讨HBase及其生态的问题。 【HBase大神推荐】: 【关注专家,将收到及时的HBase博客,周刊,线下meetup邀请】阿里专家:封神09年加入阿里巴巴,阿里云高级技术专家、架构师;专注在大数据领域,多年分布式经验;先后研发上万台Hadoop、ODPS集群;先后负责阿里分布式调度平台YARN;自主研发分布式内存计算引擎,负责Spark; 目前为广大公共云用户提供

E-MapReduce助力建设企业级数据仓库

概述 对于大部分的企业,数据一般存在两个地方,一个是业务数据库,一个是日志。一般来讲,数据库数据容量有限,对于历史标记删除的记录一般会做定时清理,但是这些数据往往还是很有价值的。数据库计算能力也有限,如果要做一些数据分析,则会浪费宝贵的计算资源。 一些数据分析会横跨不能的部门,不同的业务线,往往需要不同DB之间,甚至需要跟日志做一些关联,这时就会有一个新的部门,数据仓库部门或者数据分析部门。此部门需要做第一件事情就是需要把不同的业务线的数据统统收集到一个中心。以往选择数据处理技术往往是一些商业的数据仓库。在Hadoop技术来临之后,由于其易用性、高度扩展性、低成本的优势,受到了越来越多的公司使用。本文将简单介绍使用E-MapReduce建设数据仓库。 建立数据仓库 大致的架构如下图所示: 在RDS mysql部分的数据,可以每天晚上同步一

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