Apache HBase

Apache Kylin安装文档 Kylin安装 Kylin使用案例 1. Kylin安装 使用FTP工具上传apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz压缩包到node01的 opt/software 目录下 解压上一步上传的压缩包 opt/module 下 tar -zxvf apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz -C /opt/module 进入 opt/module 目录，更改apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x目录名字 mv pache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x kylin-2.5.1 此时 opt/module 目录结构如下 进入到 kylin-2.5.1 目录，查看kylin的目录结构 进入 conf 目录，将 kylin.properties.template 改成 kylin.properties ,命令： mv kylin.properties.template kylin.properties 编辑 kylin.properties 文件,添加以下内容 # 下面的node01是你的主机名，我将kylin装在了第一个节点上，需要根据你的主机名更改 kylin.server.cluster-servers = node01:7070 kylin

数据库是什么？ 数据库（Database System） 数据库的分类 数据库（Database System） 数据库系统（Database System），是由数据库及其管理软件组成的系统。 数据库就是存储数据的地方，传统意义上不包括文件系统 数据库是由2部分组成 db 数据库本身 – 我们看不见的 数据库管理系统 数据库的分类 现在世界上数据库分为3类 关系型数据库 RDBMS 关系数据库管理系统（Relational Database Management System：RDBMS）是指包括相互联系的逻辑组织和存取这些数据的一套程序 (数据库管理系统软件)。 主流的数据库 最出名的3大关系型数据库：MySQL Oracle MSSQL（sql server） MySQL被Oracle收购了 非关系型数据库NOSQL 不是要取代传统关系型数据库 而是补充 NOSQL的意思就是Not Only SQL 产生的原因：关系型数据库太慢了！ redis（基于内存的） mongodb（基于硬盘的） hbase（基于大数据集群的） NEWSQL 近几年才出现的 是RDBMS和NOSQL折中的数据库解决办法 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4356138/blog/4281850

HBase为每个Region维护一个状态，并将该状态保留在hbase:meta中。hbase：meta 本身的Region状态保留在ZooKeeper中。可以在Master Web UI中查看Region的过渡状态。以下是可能的Region状态列表。 1. 状态机中包括下面几种状态： offline：region离线没有开启。 opening：region正在被打开。 open：region正在打开，并且region server通知了master。 failed_open：regionserver打开失败。 closing：region正在被关闭。 closed：regionserver正在关闭，并且已经通知了master。 failed_close：regionserver关闭失败了。 splitting：region server通知master，region正在被切分。 split：region server通知master，region已经被切分完了。 spliting_new：region是切分过程中新建的文件。 merging：regionserver通知master region正在合并。 merged：regionserver通知master region合并完了。 merging_new：region是合并新建出来的。 2. 不同的颜色是不同含义： 棕色

OLAP（On-Line Analytical Processing），是数据仓库系统的主要应用形式，帮助分析人员多角度分析数据，挖掘数据价值。本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景，通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读，还原一个不一样的大数据云端解决方案。 文章目录 1 一、背景介绍 2 二、大数据分析的挑战 2.1 1. 时效性低 2.2 2. 易用性低 2.3 3. 流程效率低 3 三、QQ音乐大数据架构技术演进 3.1 1. ClickHouse介绍 3.2 2. ClickHouse架构系统技术攻克点 3.3 3. 基于Superset的自助数据分析可视化平台 4 四、QQ音乐与腾讯云EMR共建云端OLAP 5 结语 一、背景介绍 QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。 海量的数据意味着更高标准的数据分析业务，对于离线分析的时效、实时与近实时的即席实时交互分析，提出了更高的要求。如何通过用户行为以及音乐内容标签数据，深入洞察用户需求，来优化泛音乐内容创作分享生态，为亿万用户带来更优质的音乐体验

想什么呢！是廖雪峰老师送福利！ 众所周知，大数据改变了我们的生产生活，目前已被广泛应用于电商、交通、工业、金融、政务、医疗等行业，而大数据工程师也成为各行业炙手可热的岗位 。 但同样地大数据工程师技能要求也不低，不仅要熟练 Hadoop、Presto 及 Spark、Storm 等核心框架,还要会搭建系统架构，解决实际业务问题等。但不少初入大数据的人往往摸不着头脑，对 Spark、Flume、Hbase、Kafka 等框架底层源码更是一知半解，更不要说提升系统性开发能力，成为精通的高手了。 因此，今天给大家推荐一个 免费 福利—— 廖雪峰 最新研磨的 实战宝典 《 如何将大数据开发做到优秀 》 首次开放！ 内容出自开课吧 vip 课程 “大数据高级开发实战班” ，为帮助大家特殊时期职场走得更加顺畅，现决定将这套价值 788元 的体系化学习宝典免费送给粉丝朋友。 如果你是刚转行大数据不久的 Java、PHP 等程序员或 入行新人 ，这套学习宝典能帮你迅速摆脱工作困扰，巩固掌握优秀工程师的必会技能： 缺乏工作经验，想短时期内接触学习大数据开发项目； 接触不到核心技术，不懂底层源码，不会搭建系统架构，提升太难； 业务逻辑欠缺，想丰富实战经验，进大厂冲击高薪。 一、高薪大数据工程师必备——实战项目经验 本部分选取 当下各企业应用最广的 项目 ，基于 大厂脱敏数据 ，以 Spark

设计模式不应该停留于理论，跟具体业务结合，它才会变得更香～ 1.前言 设计模式我们多少都有些了解，但是往往也只是知道是什么。 在真实的业务场景中，你有用过什么设计模式来编写更优雅的代码吗？ 我们更多的是每天从产品经理那里接受到新需求后，就开始MVC一把梭，面向sql编程了。 我们习惯采用MVC架构，实时上是非常容易创建很多贫血对象模型，然后写出过程式代码。我们使用的对象，往往只是数据的载体，没有任何逻辑行为。我们的设计过程，也是从ER图开始，以数据为中心进行驱动设计。一个需求一个接口，从controller到service到dao，这样日复一日的CRUD。 什么设计模式？根本不存在的！ 今天，我们尝试从常用设计模式（工厂模式、代理模式、模版模式）在CRUD中的可落地场景，希望能给大家带来一些启发。 2.理解设计模式 设计模式（Design pattern），不是前人凭空想象的，而是在长期的软件设计实践过程中，经过总结得到的。 使用设计模式是为了让代码具有可扩展性，实现高聚合、低耦合的特性。 世上本来没有设计模式，写代码的人多了，便有了设计模式。 面向对象的设计模式有七大基本原则： 开闭原则（Open Closed Principle，OCP） 单一职责原则（Single Responsibility Principle, SRP） 里氏代换原则（Liskov

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 前言 RowKey作为HBase的核心知识点，RowKey设计会影响到数据在HBase中的分布，还会影响我们查询效率，所以RowKey的设计质量决定了HBase的质量。是咱们大数据从业者必知必会的，自然也是面试必问的考察点。 那么rowkey到底是什么呢？原理是什么呢？怎么设计RowKey呢？使用场景是怎样的呢？有哪些设计原则呢？又如何进行优化呢？ 下面就让我们带着这些问题，一起探索RowKey的世界！ RowKey的概念 RowKey从字面意思来看是行键的意思，咱们知道HBase可以理解为一个nosql（not only sql）数据库，既然是数据库，那么咱们日常使用最多的就是增删改查（curd）。其实在增删改查的过程中RowKey就充当了主键的作用，它和众多的nosql数据库一样，可以唯一的标识一行记录。 RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串，在HBase内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分利用排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。 RowKey的特点小结如下： RowKey类似于主键，可以唯一的标识一行记录； 由于数据按照RowKey的字典序(byte

本课程针对企业不同数据规模技术方案进行讲解，紧贴企业热门需求，深入讲解企业级大数据技术的数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、任务调度技术等；课程针对知识点进行企业级案例式教学，理论结合实战，从0到1构建大数据生态技术的方方面面，内容涵盖大数据平台、Spark、Flink、OLAP等核心技术；用真实的企业级实时数仓项目、离线数仓项目、PB级实时用户行为分析系统、千亿级实时广告系统等多个大型项目，把大数据生态技术知识串连起来，让学员形成自己的技术栈，真正成为企业级的大数据开发工程师！ 阶段一：小规模数据处理篇 第一单元 掌握Python基础语法 集合类型 条件，循环 文件操作 函数和函数式编程 面向对象 第二单元 掌握NumPy进行数据分析 NumPy基本使用 Numpy进阶知识 第三单元 掌握Pandas进行数据分析 Pandas基础知识 Series数据结构 DataFrame数据结构 综合案例演示 阶段二：中等规模数据处理篇 第四单元 掌握Elastichsearch核心设计 Elastichsearch总体架构设计 Elastichsearch核心流程分析 Elastichsearch核心概念详解 第五单元 掌握Elastichsearch API使用与调优 Elastichsearch语法详解 Elastichsearch容错原理剖析

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、大数据简介 1、基础概念 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。 2、特点分析 大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 3、发展过程 Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。 天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。 再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。 从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。 二、Hadoop框架

主题 ： 「3306π」南京站活动专访 杨奇龙《有赞数据库服务设计与实践》 大纲 ： 1、杨老师，一直持续在各个技术方面，为大家输出精彩文章，请问您是如何在工作之余进行的技术总结呢？您的学习方法可否分享给大家？ 2、各个企业都在引用开源或者自研数据库服务或平台来进行工作提效，请问杨老师如何量化数据库服务带来的成果呢？ 3、请问杨老师，有赞数据库服务的开发团队非常高效，但一般中小企业都会希望DBA本身负责研发相关工作，杨老师可否谈谈您对DBA的定位和发展建议呢？ 4、 请问杨老师，一般企业在规划数据库服务平台从0到1过程，您比较推荐哪种模块依次开发的顺序来，实现平台的有效设计和有效推广呢？ 分享时间 ： 2020年10月17日 13:00-18:00 扫一扫左边二维码， 立刻报名本次活动。 嘉宾自我介绍 杨奇龙 杭州有赞 DBA ，运营公众号yangyidba 。负责有赞数据库架构设计，数据库服务治理，故障诊断等等 01 杨老师，一直持续在各个技术方面，为大家输出精彩文章，请问您是如何在工作之余进行的技术总结呢？您的学习方法可否分享给大家？ 关于写文章这件事上可以看出我记得我从2009年5月份在itpub的博客写了第一篇文章，基本一路写到现在，算是兴趣和对技术的坚持吧。平时利用工作的机会收集案例，素材，查看官方文档，网络其他牛人的博客等，利用空余时间 做技术试验测试，然后汇总写写文章