info("--------------" + dfs.ifExists("/user/warehouse/hbase.db/u_data/u.data")); //false LOG.info("--------------"

Map-reduce的实现 Hadoop 的流数据处理效率非常高，列式存储的优点体现的淋漓极致。因此， HBase 和 Hypertable 通常作为非关系型数据仓库，为Map-reduce进行数据分析提供支持。

的，我们通过以下几个方面来了解它： 创建 1）从集合转换而来； 2）基于文件系统（本地文件、 HDFS 、 HBase 等）的输入创建； 3）从父 RDD 转换而来。 计算类型 1）Transformation

看下ganglia监控的一个图： 可以很只直观的观察系统的各个指标，特别是对于分布式系统来说，无疑非常重要，而且Hadoop,Hbase提供了集成了ganglia的配置文件。 2 工作原理以及配置简介 1）组成 在了ganglia的组成之前，先来看下一张图

ce，Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，Hive中表纯逻辑，就是表的元数据。而HBase是物理表，定位是NoSQL。 13. 后记 以上只是简单介绍了下Pig，提供安装和运行demo，

NoSQL 存储： MongoDB （文档数据库） Neo4j（图形数据库） Redis（键/值存储） Hbase（列族数据库） SpringData 项目所支持的关系数据存储技术： JDBC JPA 4. JPA

Award(1992) 5. 状态/计算的复制状态的复制 数据库 Oracle,MySQL, MogoDB,HBase 缓存 Memcache Cluster 消息队列 (JumpMQ, 一个自主研发的消息队列） 计算的复制

；还有 HDInsight ，一个全面管理 Hadoop 、 Spark 、 Storm 和 HBase 的服务。Azure 数据湖分析包括 U-SQL，这个语言综合了 SQL 的优点与你自己所写代码的表现能力。U-SQL

ile, JDBC(MySQL, PostgreSQL), NoSQL(Cassandra, HBase, MongoDB)。 注：NoSQL的实现在mahout-integration-0.8.jar中。

负责存储抓取系统和离线处理系统的产出，同时向这两个“厂”提供高性能、大容量的存取服务。目前我们采用的是Hadoop+HBase的体系结构，将网页、链接、图片进行了分类存放。 存储系统是一淘存放原料、半成品的“核心仓库”。

FileMaker Relational DBMS 52.33 -0.31 15. 15. HBase Wide column store 47.10 +2.08 16. 16. Elasticsearch

op之上也很快建立了其他项目，例如Apache Pig、Apache Hive、Apache HBase等等。同时，学术研究人员也开始使用Hadoop。这样就已经达到了Doug Cutting最初设想

Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。 Avro Chukwa HBase Bigtable的实现 HDFS 分布式文件系统 Hive 定位于数据仓库，提供类SQL接口HQL

syncTTHiveHadoop Map ReduceHadoop HDFSDatax报表需求(淘数据)Hbase即席查询(adhoc)数据分析数据挖掘数据产品数据平台——产品架构实时计算 底层平台数据开发平台数据应用

30多种 30多种 常用的Dubbo,Hessian,HTTP,RMI,WebService,Thrift,Memcached,Redis 各种协议（可插入协议） 适用技术 适用各种技术 适用各种技术

问题。 为什么要使用服务发现? 我们设想一下当正在写代码时，使用了提供REST API或者Thrift API的服务，为了完成一次服务请求，代码需要知道服务实例的网络位置（IP地址和端口）。传统应

DistributedLog中则有两种方式把数据写入DistributedLog流，一是用一个Thrift的瘦客户端通过写代理（众所周知的多写入）写入，二是通过DistributedLog的核心库来直

消息格式。因此，你可以使用任何你觉得好用的数据格式。Xml、Protocol Buffers、Thrift、json等等。 e) 虽然可以使用ZMQ实现HTTP协议，但是，这绝不是他所擅长的。 Z

最常见的用于微服务之间通信的协议。不过大多数框架也支持各种其他协议（msgpack-rpc, thrift, zeromq, ice，这里仅列举几个）。 有很多框架存在，彼此在不同协议的使用便捷性

1、CDH3u3、2.0，线上主流版本是CDH3u3，主流HDFS版本使用的RPC框架尚未优化成 Thrift或者Protocol Buffers等，叁个版本互不兼容，增加了互相访问的困难。通过RPC层兼容方式实现了CDH3u3和0