jopen 
P22 业务开发测试hbase之旅 文档
道过程是多么的折腾。采用HBase就简单了，只需要加机器即可，HBase会自动水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）。 小结
liu2511981
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P23 Hbase 分析报告 文档
Hbase分析报告 本文基于环境hadoop-0.16.4 和 hbase-0.1.3 编写 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。
P23 Hbase分析报告 文档
Hbase分析报告 本文基于环境hadoop-0.16.4 和 hbase-0.1.3 编写 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。
P23 Hbase 原理及性能分析报告 文档
Hbase分析报告 本文基于环境hadoop-0.16.4 和 hbase-0.1.3 编写 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。
实战：在Java Web 项目中使用HBase 经验
Web项目中读取HBase的数据。 先介绍一下必要的一些环境： HBase的版本 ：0.98.8-hadoop2 所需的依赖包 ： commons-codec-1.7.jar commons-collections-3
13款开源Java大数据工具 经验
下面将介绍大数据领域支持Java的主流开源工具 ： 1. HDFS HDFS是Hadoop应用程序中主要的分布式储存系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负
Apache Kylin的快速数据立方体算法 - 概述 资讯
的Git代码库中[2]，感兴趣的读者可以克隆并切换到0.8分支查看。 背景：Kylin使用Hadoop结合数据立方体（Cube）技术实现多维度快速OLAP分析能力的。关于数据立方体概念，请参考[3]。
类似于谷歌大表(Google' Gigtable)的开源数据库 经验
· 协议（Protocol）: HTTP/REST (也有 Thrift) · 概要：模型化谷歌大表 使用Hadoop HDFS作为数据存储 Hadoop Map/reduce 框架 通过服务器端的扫描和过滤来实现查询术语推送 实时查询优化
开源分布式存储系统 katta 介绍 经验
可以是不同的类型。当前该实现在 Lucene 和 Hadoop mapfiles 让大型高负荷的索引变简单 能为许多具有大型Lucene或Hadoop Mapfile 的索引碎片的服务器提供服务 在不同服务器上复制碎片以保证性能和容错性
一个高效的分布式计算系统：Spark 经验
Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不
开源分布式存储系统：katta 经验
可以是不同的类型。当前该实现在 Lucene 和 Hadoop mapfiles 让大型高负荷的索引变简单 能为许多具有大型Lucene或Hadoop Mapfile 的索引碎片的服务器提供服务 在不同服务器上复制碎片以保证性能和容错性
SpatialHadoop实例：面向空间数据的高效MapReduce框架 经验
SpatialHadoop是对Hadoop的做了一个全面的扩展，使其核心功能可以支持空 间数据。因此，对于处理空间数据，SpatialHadoop与目前存在的Hadoop项目相比具有更好的性能。SpatialHadoop主要包括一个
P53 Oracle大数据解决方案- 文档
海量数据“经济方案”------经济便宜的X86服务器 海量数据“分而治之”------批量分布式并行计算Hadoop 海量数据“灵活多变”------实时分布式高吞吐高并发数据存取处理NoSQL 海量数据“跨越
HBase伪分布式安装 经验
net/jeeker/blog/628470 一、概述 我的机器使用hadoop-2.7.2，hbase-1.1.3版本，系统为ubuntu14。 hadoop安装：上一篇文章 二、HBase的安装 下载地址：
以Amazon、豆瓣网为例，探索推荐引擎内部的秘密 经验
方式可以分为以下几种： 基于物品和用户本身的， 这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好 程度，这些信息往往是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于