无论对于高级用户还是普通使用者来说，完整地理解所选择的系统在底层是如何工作的都是非常有用的。本章我们会解释下HBase的各个组成部分以及它们相互之间是如何协作的。

这是 Apache HBase的官方文档, Hbase是一个分布式,版本化(versioned)，构建在 Apache Hadoop和 Apache ZooKeeper上的列数据库.

引言随着云计算技术的飞速发展，越来越多的数据密集型企业相继出现．面临着这些海量的数据信息，包括结构化信息、半结构化信息及其非结构化信息，如何存储并对这些信息进行处理将是这些企业面临的巨大挑战．Hadoop是一个基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。

目前分布对象技术已经成为建立应用框架(Application Framework)和软构件(Software Component)的核心技术，在开发大型分布式应用系统中表现出强大的生命力，并形成了三项具有代表性的主流技术，即OMG的CORBA(Common Object Request Broker Architecture)、Microsoft的ActiveX/DCOM (Distributed Compound Object Model)和SUN公司的Java/RMI。

雅虎论坛文件同步实现机制采用pat进行文件同步用户上传的文件保存到web服务器特定目录在pat监控目录下写入同步文件列表pat定时扫描目录，发现有待同步文件列表，开始文件同步注：pat扫描时间间隔很短，通常文件在1秒内可以被同步到文件服务器雅虎论坛架构缺点及实现缺陷扩容问题每台文件服务器采用全量存储，不易扩容解决办法：迁移到存储量更大的服务器同步延迟问题pat定时扫描，异步同步方式，导致同步延迟解决方法：文件上传完成后休眠1秒我的存储经历

FastDFS是什么FastDFS是一款开源的轻量级分布式文件系统纯C实现，支持Linux、FreeBSD等UNIX系统类googleFS，不是通用的文件系统，只能通过专有API访问，目前提供了C、Java和PHPAPI为互联网应用量身定做，追求高性能和高扩展性FastDFS可以看做是基于文件的keyvaluepair存储系统，称作分布式文件存储服务更为合适FastDFS提供的功能upload：上传普通文件，包括主文件upload_appender：上传appender文件，后续可以对其进行append操作upload_slave：上传从文件download：下载文件delete.

通过MongoDB的插件，与Nginx应用服务代理集成，可以直接把存储在MongoDB中的数据发布成Http图片服务，供Web应用层调用。为保证MongoDB的高可用性（高并发、高可扩展性、高稳定性），我们采用了Replica Set + Sharding部署架构，这是一种可以水平扩展的模式，在数据量很大时特给力，实际大规模应用一般会采用这种架构去构建MongoDB系统。 存储服务方案部署架构设计

腾讯公司的海量数据处理平台腾讯分布式数据仓库（TDW）TDW的技术点分享TDW技术发展展望腾讯公司的产品腾讯海量数据处理平台统一采集实时采集离线采集流式计算海量存储&批量处理分布式数据仓库（TDW）分布式计算平台（TDCP）BI分析库统一分发实时分发批量分发统一数据流工作流管理（USP）

针对海量图片给网站带来的访问速度下降、性能压力增大和I/O瓶颈等问题,提出一种海量图片的分布式存储及负载均衡技术。通过把图片数据和网站内容分开部署、在数据库中记录和维护图片服务器状态信息等方法实现图片和页面数据的分离。实验结果表明,该技术能提高网站的访问速度和运行效率,并可动态增加图片服务器的数量满足日益增加的性能需求。

Hadoop的简介；Map Reduce介绍；Hadoop 执行步骤；Hadoop 的安装和配置应用情景分析一、Hadoop的简介hadoop是做什么的？Hadoop为云计算平台提供了一种分布式存储和并行计算的能力。将大块的数据文件，如数据规模在G、T级别，进行切割并进行分布式存储；hadoop的mapreduce计算模型，将计算任务按照分割文件拆解并进行分布式并行计算，后再对计算结果进行汇总。

Hive是一个基于Hadoop建立的数据仓库基础架构。他提供了一种基于SQL的类SQL语言，叫Hive QL，支持熟悉SQL的用户方便地进行查询，存储和分析数据。同时，这个语言也允许熟悉 Map/Reduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

jBPM 即java Business Process Management，是基于java的业务流程管理系统，它是一组J2SE组件，可以作为J2EE应用集群部署。jBPM是公开源代码项目。jBPM是市面上相当流行的一款开源工作流引擎，引擎底层基于Active Diagram模型。作为jBoss的一个子项目，它使用了hibernate，因此可以很好的支持主流数据库。

一个实例只能在一个node中运行，实例无法跨node实现，随着业务能力提升，单一实例可能需要强劲性能支持，如果不哭啊node，实力会严重以来node性能，云的扩展能力受到限制

前言：Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成，分别为Google集群系统GFS、MapReduce、BigTable的开源实现。具有扩容能力强，效率高，成本低，可靠性好等特点。配置前最好熟悉一下Linux常用命令的使用，遇到问题时善于利用收索引擎，本教程的Linux版本选择比较常用的Ubuntu。

本章描述了此向导的必读者、该向导的组成以及其他与Amazon S3相关的资源。此向导详细的描述了Amazon S3的界面和功能，目的是为了方便那些需要随时随地在网上存储和取回数据的程序和服务的开发人员.

Cobar 前身之前版本为amoeba 0.34已经在生产环境中投入使用，目前开发的新版本更名为cobar 。Cobar 应用领域在分布式数据库领域中致力于解决数据切分、数据分发、数据合并、数据返回等功能。为前端应用提供一个透明的、单一的数据访问服务。屏蔽后端分布式数据库的复杂逻辑。

Facebook最近部署了Facebook Messages，这是它的首个构建于Apache Hadoop平台上的user-facing应用。使用构建于Hadoop之上的类数据库层Apach HBase来对每天数十亿的消息信息进行处理支持。这篇论文描述了Facebook在众多系统中(比如Apache Cassandra，Voldemort)最终选择了Hadoop和HBase的原因，并讨论了应用程序在一致性、可用性、分区容忍性、数据模型及可扩展性上的需求。

hadoop1.0.3 windows配置及eclipse整合与实例

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OpenStack最初是由Rackspace引领开发的，并在七月份发布，主要的软件组件包括：基于Rackspace的云文件源代码的对象存储；基于NASA的Nebula计算引擎和Rackspace的云服务器技术的计算组件。