小米运维—互联网企业级监控系统实践 经验
RRA(“MIN”, 0.5, 720, 730) “` 对于原始数据，transfer会打一份到hbase，也可以直接使用opentsdb，transfer支持往opentsdb写入数据。 # Committers
jopen 
使用Neo4j进行全栈Web开发 经验
Non-Fiction 2 虽然Neo4j也能够处理“大数据”，但它毕竟不是Hadoop、HBase或Cassandra，通常来说不会在Neo4j数据库中直接处理海量 数据（以PB为单位）的分析。
P26 cdh集群部署手册(for cdh5) 文档
以上配置修改，保存修改。将修改的客户端配置部署到集群内节点上 B． 重启MapReduce服务 5.3相关服务重启 A． 重启HBase服务 B． 重启Impala服务 C． 重启Hive服务 完成以上步骤之后，验证lzo压缩是否可用。
marvel1014
P10 Hadoop 知识总结（最终总结） 文档
2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。 · 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。 · 2010年5月，IBM提供了基于Hadoop
[Storm中文文档]Trident教程 经验
State允许你使用任何策略来保存状态。所以它可以将状态保存在外部的数据库，也可以保存在内存中并备份到HDFS中（类似于Hbase的工作模式）。State并不需要永久保存状态，例如，你可以实现一个内存版的State，仅仅保存最
全面梳理关系型数据库和NoSQL的使用情景 经验
2、存储在PostgreSQL中的业务： 交易明细-通宝 支付相关的应用应当转到PostgreSQL 3、HBase 目前已有的业务 ： 各用户的插件、应用同步消息 各用户的等级、积分 4、Cassandra
技改之路：从单块应用到微服务，我的血泪总结 经验
jetermclient /公共类库 jFX / zookeeper / openTSDB / HBase / searcher 工具 solr /元数据管理 DDM / DLL 管理 nuget /自动发布
去哪儿网支付系统架构演进 经验
数据获取 2.5.3 数据流系统 采用xflume、kafka、storm、hdfs、hbase、redis、hive对业务日志、binlog等实时收集并处理。提供业务日志、订单生命周期日志、
Hermes：来自腾讯的实时检索分析平台 经验
GC上进行了一些优化自己进行内存管理，关键地方的内存对象的创建和释放java内部自己控制，减少GC的压力（类似Hbase的Block Buffer Cache）。不使用WeakHashMap和全局锁，WeakHash
P14 CDH4.1.2 集群安装配置详细过程 文档
gz 在/usr/目录下新建一个cdh4目录，主要用于存放CDH4.1.2的安装软件，例如后面的Hbase，hive等。 #mkdir /usr/cdh4 将CDH4.1.2源码包拷贝到该目录下，并解压
创业公司工程师应该掌握的可伸缩Web开发技术 资讯
，那么主从复制 是远远不够的。这种情况下，可以考虑使用更具伸缩性的各种NoSQL数据库产品，如HBase等，也可以考虑使用分布式数据库。分布式关系数据库则通过一 个代理层将数据分片并经过路由后写入一个关系数据库集群中。
P25 Hive 使用手册 文档
而外部表，则是通过Hive建立表的Metadata提供一些数据查询服务，比如一些HDFS文件，Pig，Hbase的文件都可以通过Hive进行批处理和查询。CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydb
P150 CG_Hadoop：基于MapReduce的计算几何 经验
度者，当所有的存储和空间查询处理通过运行在集群节点上的空间DBMS实例。（3）MD-HBase[27]扩展了HBase去支持多维索引，允许非常高 效的使用范围和字段式查询检索点。（4）通过格网文件和R-
P150 Hadoop 入门 文档
进化MapReduce是offline应用 基于HDFS的HBase是online应用 59. 进化MapReduce是offline应用 基于HDFS的HBase是online应用 60. 比较 选择baidu
这些年，我工作上走过的路 资讯
从那个时候起，一直到2014年11月，我们终于完整的构建了一个数据支撑平台。 Hadoop/Spark/HBase 体系，支撑BI,数据离线分析，推荐协同计算等 分布式索引服务，支撑搜索，数据平台供查询数据的存储
P150 每个软件工程师都应该知道的有关实时数据的统一概念 经验
li 等封装成高级别的用于处理远程通信。 Avro , Protocol Buffers , Thrift 和 umpteen zillion 等其它类库用于处理序列化。 Kafka 和 Bookeeper
P39 Hadoop：The Definitive Guid 学习笔记 文档
HDFS设计的针对对象：适合流式访问的超大文件、在使用便宜的硬件搭建的集群上运行。 HDFS不足： 低延迟数据访问（Hbase是个好选择）、小文件多的时候出现问题（HDFS将文件Meta信息存储在内存中，内存限制了可以控制