build a data acqusition pipeline with kafka and hbase How to use MongoDB & NodeJS with Docker Wrapping

比如External目录里的一堆， storm-contrib 里也有一堆，目前支持Jdbc，Redis，HBase，HDFS，Hive，甚至还有 Esper ，目标都是通过配置（比如SQL及Input/Output

他释放了，其他人才有机会争取。 Zookeeper目前的应用已经很广泛，例如Apache HBase、Apache Kaflka、Apache Solr等，当我们的程序用zookeeper来协调管

较好地整合了Hadoop生态系统和数据储存系统(HDFS, Amazon S3, HIVE, HBase, Cassandra等) 既可以在Hadoop YARN或者Apache Mesos等集群上运行，也可以单机运行。

数据的安全26静态数据安全 加密：HADOOP-10150 访问控制：Apache Accumulo，Hbase 动态数据安全 动态审计能力：数据泄露防护（Data Leakage Prevention） 数据脱敏/匿名化

任务，例如：Apache Mahout、Flume、Sqoop、Pig、Oozie、Hive、HBase、ZooKeeper、Whirr等。同时Cloudera也是目前最大的提供企业Hadoop技术支

库。  · 不需要定义表结构 · 可以利用复杂的查询条件 面向列的数据库 Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。 

社区对性能进行更多的剖析，以了解和解决实际应用中的性能瓶颈。 持久化的最佳实践指引。我们也在尝试各种持久化技术，包括 HBase 和 Cassandra 等等，想好好了解对于 Journal Store 和 Snapshot

RPC从后端获取授权信息，而让后端去跟pubsuber交互。之前就曾有过 这个想法，后来在使用HBase时，发现其java client内部也有通过RPC跟Master节点交互，于是这次就确定用这种方

默认值是3s。 除了HDFS，Spark能够支持的数据源越来越多，如Cassandra, HBase,MongoDB等知名的NoSQL数据库，随着Elasticsearch的日渐兴起，spark和

储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力，因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS，还有HBase和Kudu等存储架构。 区块链，是比特币的底层技术架构，它在本质上是一种去中心化的分布式账本

目前开源数据库众多，大家可选的余地很大，就会出现这样的问题：MySQL、MongoDB、Redis、Hbase等这些数据库哪个更好？其实这是一个伪命题，脱离了具体的业务场景来讨论好坏是纸上谈兵，没有最好的，

能够通过预测分析与大数据技术提供市场营销的效用与收益。 PredictionIO : 基于 Apache Spark、HBase 以及 Spray 这些著名的开源项目搭建的开源机器学习服务。典型的 API 包括了创建与管理用

emproxy的缺点。 ZooKeeper：分布式的、开源的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件，其为分布式应用提供一致性服务，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务

系统 (Oracle，MySQL，OceanBase，Spanner，CockRoachDB,HBase)几乎无一例外的使用MVCC技术来达到这个目的。说白了，就是数据有多个版本，每次写产生新的更大的

doop YARN、EC2和Apache Mesos。Apache Spark也能从Hive、HBase、Tachyon、Cassandra和HDFS等数据源读取数据。 Apache Spark GitHub地址：

驱的失败，我的感觉还是他们想做的事情太大，超越了时代。比如Powerset为了搞语义，先发明了HBase，但是语义分析速度实在是太慢。被微软收购后，很长一段时间里Powerset其实是被抛弃了，没法满足微软要求的规模。还是要

数据，然后为了实时查询的需求，或者一些 OLAP 的需求，我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互，而这些是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方。 好了言归正传，简单的说说背景、原理以及需要注意的地方：

。 不需要定义表结构 可以利用复杂的查询条件 面向列的数据库 Cassandra、Hbase、HyperTable属于这种类型。由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引人注目。

它数据库所不支持的，也很难对其进行改进。主流的TSDB都是在其它数据库系统的基础上创建的（例如HBase），它们的复杂性已经超出了我们的用例的需求。通过使用一种更简化的、量身订做的存储机制，并利用分布