如今，很多公司可能会在内部使用多种数据存储和处理系统。这些不同的系统解决了对应的使用案例。除了传统的 RDBMS （比如 Oracle DB，Teradata或PostgreSQL） 之外，我们还会使用 Apache Kafka 来获取流和事件数据。使用 Apache Druid 处理实时系列数据（real-time series data），使用 Apache Phoenix 进行快速索引查找。 此外，我们还可能使用云存储 6年前 (2019-03-16) 5219℃ 1评论8喜欢
AWS 于近期发布了自家版本的开源 ElasticSearch ：Open Distro for Elasticsearch。我们都知道，Elasticsearch 是一个分布式面向文档的搜索和分析引擎。 它支持结构化和非结构化查询，并且不需要提前定义模式。 Elasticsearch 可用作搜索引擎，通常用于 Web 级日志分析，实时应用程序监控和点击流分析，在国内外有很多用户使用。AWS 通过 AWS Elasticse 6年前 (2019-03-13) 4221℃ 0评论10喜欢
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后，来自 Databricks、NVIDIA、Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加 6年前 (2019-03-10) 6476℃ 0评论9喜欢
前两篇文章，《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》 和 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》 分别介绍了两种方法读取加盐之后的 HBase 表。本文将介绍如何在 MapReduce 读取加盐之后的表。在 MapReduce 中也可以使用 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》 文章里面的 SaltRangeTableInputForm 6年前 (2019-02-27) 2950℃ 0评论7喜欢
在 《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》 文章中介绍了使用协处理器来查询加盐之后的表，本文将介绍第二种方法来实现相同的功能。我们知道，HBase 为我们提供了 hbase-mapreduce 工程包含了读取 HBase 表的 InputFormat、OutputFormat 等类。这个工程的描述如下：This module contains implementations of InputFormat, OutputFormat, Mapper 6年前 (2019-02-26) 3903℃ 0评论16喜欢
在 《HBase Rowkey 设计指南》 文章中，我们介绍了避免数据热点的三种比较常见方法：加盐 - Salting哈希 - Hashing反转 - Reversing其中在加盐（Salting）的方法里面是这么描述的：给 Rowkey 分配一个随机前缀以使得它和之前排序不同。但是在 Rowkey 前面加了随机前缀，那么我们怎么将这些数据读出来呢？我将分三篇文章来介绍如何 6年前 (2019-02-24) 4719℃ 0评论11喜欢
由于Spark基于内存计算的特性，集群的任何资源都可以成为Spark程序的瓶颈:CPU，网络带宽，或者内存。通常，如果内存容得下数据，瓶颈会是网络带宽。不过有时你同样需要做些优化，例如将RDD以序列化到磁盘，来降低内存占用。这个教程会涵盖两个主要话题：数据序列化，它对网络性能尤其重要并可以减少内存使用，以及内存调优 6年前 (2019-02-20) 3229℃ 0评论8喜欢
本文首先对 HBase 做简单的介绍，包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言，我们共同探讨共同学习。HBas 6年前 (2019-02-20) 5249℃ 0评论11喜欢
HBase 和 MapReduce 有很高的集成，我们可以使用 MR 对存储在 HBase 中的数据进行分布式计算。但是在很多情况下，例如简单的加法计算或者聚合操作（求和、计数等），如果能够将这些计算推送到 RegionServer，这将大大减少服务器和客户的的数据通信开销，从而提高 HBase 的计算性能，这就是本文要介绍的协处理器（Coprocessors）。HBase 6年前 (2019-02-17) 6324℃ 2评论13喜欢
“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数 6年前 (2019-02-16) 24268℃ 1评论46喜欢
