HBase简介与实践分享

标签: Hadoop&HBase hbase | 发表时间:2011-07-11 19:43 | 作者:nosqlfan peigen
出处:http://blog.nosqlfan.com

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HBase简介与实践分享

- peigen - NoSQLFan
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[转]HBase简介

- - 小鸥的博客
   Hbase是一个分布式开源数据库,基于Hadoop分布式文件系统,模仿并提供了基于Google文件系统的Bigtable数据库的所有功能. 其目标是处理非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,并且有数百万列元素组成的数据表. Hbase可以直接使用本地文件系统或者Hadoop作为数据存储方式,不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性,发挥Hbase处理大数据量等功能,需要使用Hadoop作为文件系统.

Phoenix(sql on hbase)简介

- - CSDN博客云计算推荐文章
Phoenix(sql on hbase)简介. Phoenix takes your SQL query, compiles it into a series of HBase scans, and orchestrates the running of those scans to produce regular JDBC result sets.

知乎 HBase 实践 - 知乎

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HBase 是一个基于 Hadoop 面向列的非关系型分布式数据库(NoSQL), 设计概念来源于谷歌的 BigTable 模型,面向实时读写、随机访问大规模数据集的场景,是一个高可靠性、高性能、高伸缩的分布式存储系统,在大数据相关领域应用广泛. HBase 系统支持对所存储的数据进行透明切分,从而使得系统的存储以及计算具有良好的水平扩展性..

Hypertable应用实践:比肩HBase

- - 技术改变世界 创新驱动中国 - 《程序员》官网
Hypertable是一个开源、高性能、可伸缩的数据库,采用与Google的BigTable相似的模型. BigTable让用户可以通过一些主键来组织海量数据,并实现高效的查询. Hypertable和HBase分别是BigTable的两个开源实现:HBase主要使用Java语言开发,而Hypertable使用Boost C++,另外在一些细节的设计理念上也有所不同.

HBase 原理、设计与优化实践

- - leejun_2005的个人页面
HBase —— Hadoop Database的简称,Google BigTable的另一种开源实现方式,从问世之初,就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案. 从功能上来讲,HBase不折不扣是一个数据库,与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样,对外提供数据的存储和读取服务.

HBase高可用集群运维实践

- - IT瘾-bigdata
文 | zengweizhan. 随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎,对HBase的可用性要求也越来越高,对于HBase的运维也提出了新的挑战. 目前运维集群超过30+,而且接入的业务类型繁多,对于性能要求也不完全一样,这是今年面临的问题. 从15年开始,结合京东的业务情况,基于大数据平台,实现用户接入使用全流程自动化.

hbase bulk load 小实践及一些总结

- - CSDN博客互联网推荐文章
转载请注明出处: http://blog.csdn.net/lonelytrooper/article/details/17042391. 很早就知道bulk load这个东西,也大致都清楚怎么回事,居然直到前几天才第一次实践... . 这篇文章大致分为三个部分:. 使用hbase自带的importtsv工具.

HBase最佳实践-用好你的操作系统

- - IT瘾-bigdata
终于又切回HBase模式了,之前一段时间因为工作的原因了解接触了一段时间大数据生态的很多其他组件(诸如Parquet、Carbondata、Hive、SparkSQL、TPC-DS/TPC-H等),虽然只是走马观花,但也受益良多. 对视野、思维模式都有极其重要的作用,至少,扩展了大数据领域的对话圈.

数据导入HBase最常用的三种方式及实践分析(2)

- - 开源软件 - ITeye博客
HBase提供importtsv工具支持从TSV文件中将数据导入HBase. 使用该工具将文本数据加载至HBase十分高效,因为它是通过MapReduce Job来实施导入的. 哪怕是要从现有的关系型数据库中加载数据,也可以先将数据导入文本文件中,然后使用importtsv 工具导入HBase. 在导入海量数据时,这个方式运行的很好,因为导出数据比在关系型数据库中执行SQL快很多.