生态篇-HBase 进化之从 NoSQL 到 NewSQL,凤凰涅槃成就 Phoenix
1.背景概述
近些年来,数据爆炸或者大数据成为 IT 行业发展的高频词汇,传统单机数据库 处理数据能力的瓶颈成为摆在 IT 工程师面前十分常见且亟待解决的问题。单机硬件存储容量和计算力的增长远远赶不上数据的增长。在单机软件中,数据库是数据相关处理技术的集大成者,集合了数据存储、数据实时读写、在线事务和数据分析等技术,并通过主备、多活等方案保证了可靠性。但是,在实际业务场景中,我们往往并没有同时用到所有数据库提供的能力,这也为我们解决业务中实际遇到的大数据难题提供了解决思路。
当前的大数据系统大多是通过分布式原理,重点解决某个方面或者某些方面的困境和难题,比如 HDFS 解决了大数据存储的问题,MapReduce 解决了大数据量复杂分析和计算的难题,HBase 解决了实时读写的问题。下面笔者将介绍 HBase 从解决实时读写问题出发,逐
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直播:Graph图数据库基础介绍及场景
主题:Graph图数据库基础介绍及场景 讲师:陈江(恬泰)——阿里数据库技术专家 内容概要:阿里云graphDB是构建在HBase基础之上图数据库,基于开源项目hgraphdb及tinkerpop构建而成,本次分享将深入介绍阿里云graphdb及tinkerpop内核,及图数据库具体使用场景。**PPT下载地址:**https://yq.aliyun.com/download/3270**视频回看地址**:https://yq.aliyun.com/live/805 技术社群 【HBase生态+Spark社区大群】群福利:群内每周进行群直播技术分享及问答加入方式1:点击link申请加入加入方式2:钉钉扫码加入
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案例篇-HBase 在滴滴出行的应用场景和最佳实践
1.背景**1.1 对接业务类型** HBase 是建立在 Hadoop 生态之上的 Database,源生对离线任务支持友好,又因为 LSM 树是一个优秀的高吞吐数据库结构,所以同时也对接了很多线上业务。 在线业务对访问延迟敏感,并且访问趋向于随机,如订单、客服轨迹查询。离线 业务通常是数仓的定时大批量处理任务,对一段时间内的数据进行处理并产出结果,对任务完成的时间要求不是非常敏感,并且处理逻辑复杂,如天级别报表、 安全和用户行为分析、模型训练等。 1.2 多语言支持 HBase 提供了多语言解决方案,并且由于滴滴各业务线 RD 所使用的开发语言各 有偏好,所以多语言支持对于 HBase 在滴滴内部的发展是至关重要的一部分。我 们对用户提供了多种语言的访问方式:HBase Java native API、Thrift Server(
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