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​人工智能的底层构架,认识HBase数据模型

人工智能作为当前最热门的技术,其根本上离不开大数据的支持。如果把人工智能比喻成一个神经网络,那么数据则是在这个神经网络中用来传递信息的化学物质,没有信息传递的神经网络显然不名一文, 因此大数据扮演着人工智能基石的角色。 Hadoop生态系统的HDFS和MapReduce分别为大数据提供了存储和分析处理能力,但是对在线实时的数据存取则无能为力,而HBase作为Apache顶级项目,弥补了Hadoop的这一缺陷,满足了在线实时系统低延时的需求。目前HBase在各大互联网公司几乎都有应用,前景广阔。 HBase的数据模型与传统数据库相比更加灵活,使用之前无须预先定义一个所谓的表模式(Schema),同一个表中不同行数据可以包含不同的列,而且HBase对列的数量并没有限制。 当然如果一行包括太多的列,就会对性能产生负面影响。HBase很适合存储不确定列、不确定大小的半结构化数据。 逻辑模型 ​HBase是一个键值(key-value)型数据库。HBase数据行可以类比成一个多重映射(map),通过多重的键(key)一层层递进可以定位一个值(value)。因为HBase数据行列值可以是空白的(这...

单表千亿电信大数据场景,使用Spark+CarbonData替换Impala案例

背景介绍 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 1、详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差。 2、在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等。 3、Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系统的吞吐已经达到满负荷状态,在扩容节点也提升不了吞吐量。 4、资源不能通过YARN统一资源管理调度,所以Hadoop集群无法实现Impala、Spark、Hive等组件的动态资源共享。给第三方开放详单查询能力也无法做到资源隔离。 解决方案 针对上面的一系列问题,移动局点客户要求我们给出相应的解决方案,我们大数据团队针对上面的问题进行分析,并且做技术选型,在这个过程中,我们以这个移动局点的几个典型业务场景作为输入,分别对Spark+CarbonData、Impala2.6、HAWQ、Gre...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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