HBase多模式
本期分享专家：明惠 （网名：过往记忆） -阿里云数据架构师
本期分享主题：HBase多模式：
视频地址：https://yunqivedio.alicdn.com/od/s5xhh1542269262038.mp4
PPT地址：https://yq.aliyun.com/download/3033
PS：欢迎关注HBase+Spark团队号 https://yq.aliyun.com/teams/382 博客，问答，直播，各类HBase资料，线下meetup都会发布到这里。
关注公众号 低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有，本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
如何利用MaxCompute Hash Clustering让数据增量更新节省资源，耗时减半
对于增量更新的场景，可以利用 MaxCompute2.0的新特性，对语句做简单改造，从而大幅提升性能，节约集群资源。 背景 在数据开发的过程中，往往会进行分层的设计，在ODS层中，一种非常常见的场景是使用一个增量表delta对一个存量表snapshot进行更新。例如snapshot表存储所有的会员信息，而增量表中包括新增会员信息和原有会员信息属性的一些修改；或者snapshot表存储最近一个月的订单信息，delta表存储了新增订单以及物流的更新等等。 对于这种任务，往往有以下几个特征 snapshot表存储量巨大，delta表相对较小 snapshot表和delta表拥有一致的schema snapshot和delta表中存在主键key，且key可能有重合（否则可以通过简单的union all来完成） 上一个周期的snapshot + 当前周期
- 下一篇
Flink 专题1 ： 搭建Flink 及Flink 简介
Flink 专题1 ： 搭建Flink 及Flink 简介 图片来源于网络 Flink 简介 Apache Flink® - 基于数据流的有状态计算 Flink 的优势: 流场景使用案例 数据驱动的应用 批流数据分析 数据通道和ETL 正确性保证 Exactly-once状态一致性保证 事件时间处理 复杂的late date处理 更多 API分层体系统一SQL支持Stream和Batch数据处理 DataStream API & DataSet APIProcessFunction (Time & State) Operational Focus 部署灵活 高可用配置 Savepoints 适用于各种应用场景Scales to any use case# 架构可扩展 超大state支持 增量checkpointing 高性能 低延时 高吞吐 内存计算 Flink 安装 安装地址: flink ： http://mirror.bit.edu.cn/apache/flink/flink-1.6.2/flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tg...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Docker安装Oracle12C，快速搭建Oracle学习环境
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS8安装Docker，最新的服务器搭配容器使用
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- SpringBoot2整合Redis，开启缓存，提高访问速度
- CentOS7,8上快速安装Gitea，搭建Git服务器
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS关闭SELinux安全模块
微信收款码
支付宝收款码