hbase大数据查询优化
社区干货
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
乘着大数据的浪潮,SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达到最优,对系统从硬件到软件做了全方位的性能优化,包括BIOS、OS、DB以及应用等。# 二、优化原则性能是指操作系统完成任务时的有效性、稳定性和响应速度。Linux平台经常会遇到系统不稳定、响应速...
我的大数据学习总结 |社区征文
大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop... 我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,以及使用SQL对Dataset/DataFrame进行查询。区分两个概念变得很重要。为了理解区别,我编写了以下代码进行测试:```bash// 使用RDDval rdd = spark.sparkCont...
9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
从集群规模和数据量来说,HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据... 在大数据量场景下,我们亟需一个新架构版本的 Name Node 来承载我们的海量元数据。除了 C++语言重写来规避 Java 带来的 GC 问题以外,我们还在一些场景下做了特殊的优化。### **目录树锁设计**HDFS 对内是一个分...
大数据学习架构实践|社区征文
数据都是以文件的形式存在。可以简单的把他理解为在我们的个人电脑上通过windows系统看到的一个个文件夹与文件。HDFS的文件存储方式,适合大规模的数据存储,解决了大批量大规模数据的存储问题。2)HBase列式存储在HDFS基础上,采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**
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9年演进史:字节跳动 10EB 级大数据存储实战
从集群规模和数据量来说,HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据... 在大数据量场景下,我们亟需一个新架构版本的 Name Node 来承载我们的海量元数据。除了 C++语言重写来规避 Java 带来的 GC 问题以外,我们还在一些场景下做了特殊的优化。### **目录树锁设计**HDFS 对内是一个分...
大数据学习架构实践|社区征文
数据都是以文件的形式存在。可以简单的把他理解为在我们的个人电脑上通过windows系统看到的一个个文件夹与文件。HDFS的文件存储方式,适合大规模的数据存储,解决了大批量大规模数据的存储问题。2)HBase列式存储在HDFS基础上,采用了列式存储的HBase数据库,解决了数据稀疏性的问题。并且由于HBase中数据结构的优化,使得快速实时查询在HBase上成为可能。# **4、大数据技术生态**系统的实践
在当前大数据的上下文里,通常又可细分为技术元数据和业务元数据。Data Catalog,是一种元数据管理的服务,会收集技术元数据,并在其基础上提供更丰富的业务上下文与语义,通常支持元数据编目、查找、详情浏览等功能。... Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用的是ElasticSearch- Model Store:存放推荐、打标等的算法模型信息,使用HDFS,...
