人脸识别技术在HBase中的探索和应用-低调大师

人脸识别技术在HBase中的探索和应用

2019-01-03 692

一、HBase基础与存储的优势
HBase主要具有五大核心优势，即海量存储、列式存储、易扩展、高并发以及稀疏矩阵。HBase所能够应用的场景包括对象存储、用户画像推荐、聊天消息实时流、索引、报表以及轨迹数据和监控数据等。

二、HBase应用分享
这里主要分享一下HBase在人脸识别场景中的应用。在京东，人脸识别主要应用于无人超市、动态广告牌以及AR试装镜等项目中。人脸识别主要可以分为离线人脸识别和在线人脸识别两个方面。分别而言，离线人脸识别包括人脸属性识别，包括性别、年龄以及表情等的识别，其次是小场景人脸识别，比如手机人脸识别等，小场景人脸识别速度比较高，数据和模型都存储在本地。第三个就是人脸个数检测，比如通过摄像头判断和分析某区域的客流量。对于在线人脸识别而言，需要对人脸信息进行录入，其次还有人脸搜索，比如常用的门禁场景。第三就是人脸

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HBase2.0在360的技术改进与应用实践

一、HBase在360的使用情况从数据来看，360目前共有27个HBase集群，其中在线集群9个，综合集群3个。整个360共有12500个HBase节点，单集群最多有2184个RegionServer。360 的HBase集群共有1885个Table以及719703个Region，而单表最大的Region数为74788。此外，从业务层面来看，360的HBase集群每秒钟大约需要响应3百万次请求。通过这些数据也能够说明，目前对于360而言，无论是HBase集群还是节点，数量都非常庞大，请求量也非常大。而如今，整个360背后的几大重要业务都有HBase的身影，比如360搜索、安全业务以及360金融和IoT等背后都使用了HBase存储数据来支撑业务的快速发展。针对如此众多的业务场景，360根据业务特点将其分为了三类：第一类业务对响应时间

2019-01-04

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一、HGraphDB概述图无处不在，社交和电商领域每天都会产生大量的实体连接数据，而描述图的方式往往是使用包括顶点和边以及丰富的属性的属性图来展现。在如今的2018年，社交网络和电商数据往往能够形成非常大的实体图，包括数十亿顶点和百亿条边这样的数据量。而面对这样巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理。谈到为什么会出现图数据库，这就要谈到关系型数据表达能力远远不够的问题了。SQL表达非常复杂，往往需要多张表进行级联查询，而使用图数据结构则会更加贴近于真实世界。 HGraphDB底层基于HBase进行数据存储，方便进行水平扩展。其次，HGraphDB基于Tinker pop3实现，因此支持集成Tinker pop3全套软件栈以及Gremlin语言。此外，HGraphDB是一个OLTP图库，支持schema以及顶点和边的增删改查还有图

2019-01-04

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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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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。