案例篇-HBase 在滴滴出行的应用场景和最佳实践-低调大师

案例篇-HBase 在滴滴出行的应用场景和最佳实践

2019-01-08 750

1.背景
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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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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

2019-01-09

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近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点: 大:数据量越大，对我们后面建模越会有好处; 稀疏:每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户 A 拥有这个属性，但是用户 B 没有这个属性;那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用; 列动态变化:每行数据拥有的列数是不一样的。为了更好的介绍 HBase 在人工智能场景下的使用，下面以某人工智能行业的客户案例进行分析如何利用 HBase 设计出一个快速查找人脸特征的系统。目前该公司的业务场景里面有很多人脸相关的特

2019-01-09

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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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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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