Hbase適合場景

阿新 • • 發佈：2019-01-26

當資料量越來越大，RDBMS資料庫撐不住了，就出現了讀寫分離策略，通過一個Master專門負責寫操作，多個Slave負責讀操作，伺服器成本倍增。隨著壓力增加，Master撐不住了，這時就要分庫了，把關聯不大的資料分開部署，一些join查詢不能用了，需要藉助中間層。隨著資料量的進一步增加，一個表的記錄越來越大，查詢就變得很慢，於是又得搞分表，比如按ID取模分成多個表以減少單個表的記錄數。經歷過這些事的人都知道過程是多麼的折騰。採用HBase就簡單了，只需要加機器即可，HBase會自動水平切分擴充套件，跟Hadoop的無縫整合保障了其資料可靠性（HDFS）和海量資料分析的高效能（MapReduce）。

Hbase適合場景

當資料量越來越大，RDBMS資料庫撐不住了，就出現了讀寫分離策略，通過一個Master專門負責寫操作，多個Slave負責讀操作，伺服器成本倍增。隨著壓力增加，Master撐不住了，這時就要分庫了，把關聯不大的資料分開部署，一些join查詢不能用了，需要藉助中間層。隨著資料量的進一步增加，一個表的記錄越來越大，

Hbase常識及適合場景

引言團隊中使用Hbase的專案多了起來，對於業務人員而言，通常並不需要從頭搭建、維護一套HBase的叢集環境，對於其架構細節也不一定要深刻理解（交由HBase叢集維護團隊負責），迫切需要的是快速理解基本技術來解決業務問題。最近在XX專案輪崗過程中，嘗試著從業務人員視角去看HBase，將一些過程記錄下來，期望對

Unity3d 簡單的小球沿貝塞爾曲線運動(適合場景漫遊使用)

轉載收藏：https://www.cnblogs.com/yanghui0702/p/yanghui20171122.html 簡單的小球沿貝塞爾曲線運動,適合場景漫遊使用貝塞爾曲線：（貝塞爾曲線的基本想法部分摘自http://blog.csdn.net/u010019717/art

Volley---適合場景：適合資料量小、頻率高的請求，為什麼？

一、簡介 Volley請求網路是基於請求佇列的，只要把請求放入請求佇列就可以了。 Voller底層封裝的是HttpUrlConnection，支援圖片載入，網路請求排序，優先順序處理，快取，與Activity生命週期聯動。擴充套件性好，支援httpclient，HttpUrlConne

HBase 應用場景

1、半結構化或非結構化資料對於資料結構欄位不夠確定或雜亂無章很難按一個概念去進行抽取的資料適合用 HBase。而且 HBase 是面向列的，HBase 支援動態增加欄位 2、記錄非常稀疏 RDBMS 的行有多少列是固定的，為 null 的列浪費了儲存空間。而 HBase 為 null

區分 hdfs hbase hive hbase適用場景

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hbase學習教程（二）：HBase容錯性和Hbase使用場景、Hbase讀寫過程詳解

HBase容錯性 Write-Ahead-Log（WAL）該機制用於資料的容錯和恢復：每個HRegionServer中都有一個HLog物件，HLog是一個實現Write Ahead Log的類，在每次使用者操作寫入MemStore的同時，也會寫一份

HBase 使用場景和成功案例

有時候瞭解軟體產品的最好方法是看看它是怎麼用的。它可以解決什麼問題和這些解決方案如何適用於大型應用架構，能夠告訴你很多。因為HBase有許多公開的產品部署，我們正好可以這麼做。本章節將詳細介紹一些人們成功使用HBase的使用場景。注意：不要自我限制，認為HBase只能解決這些使用場景。它是一個初生的技

大資料（HBase-應用場景、原理與基本架構）

Hbase概述 HBase是一個構建在HDFS上的分散式列儲存系統；

hbase常識及habse適合什麼場景

當我們對於資料結構欄位不夠確定或雜亂無章很難按一個概念去進行抽取的資料適合用使用什麼資料庫？答案是什麼，如果我們使用的傳統資料庫，肯定留有多餘的欄位，10個不行，20個，但是這個嚴重影響了質量。並且如果面對大資料庫，pt級別的資料，這種浪費更是嚴重的，那麼我們該使用是什麼資

Hbase總結（五）-hbase常識及habse適合什麼場景

當我們對於資料結構欄位不夠確定或雜亂無章很難按一個概念去進行抽取的資料適合用使用什麼資料庫？答案是什麼，如果我們使用的傳統資料庫，肯定留有多餘的欄位，10個不行，20個，但是這個嚴重影響了質量。並且如

最適合使用RxJava處理的四種場景

項目 cond mage ride 用戶耗時 next image 多個下面我們開始介紹RxJava最適合使用的四種場景，代碼示例基於RxJava1 場景一：單請求異步處理由於在Android UI線程中不能做一些耗時操作，比如網絡請求，大文件保存等，所以在開發中經

再談全局網HBase八大應用場景

競爭力其中更多封裝畫像分享圖片時序數據 https new HBase概述 HBase是一個分布式存儲、數據庫引擎，可以支持千萬的QPS、PB級別的存儲，這些都已經在生產環境驗證，並且在廣大的公司已經驗證。特別是阿裏、小米、京東、滴滴內部都有數千、上萬臺的HBa

MongoDB、Hbase、Redis等NoSQL優劣勢、應用場景

tel val 開發一段時間 2.4 緩沖區 sta 位置 date NoSQL的四大種類 NoSQL數據庫在整個數據庫領域的江湖地位已經不言而喻。在大數據時代，雖然RDBMS很優秀，但是面對快速增長的數據規模和日漸復雜的數據模型，RDBMS漸漸力不從心，無法應對很多數據

MongoDB、Hbase、Redis等NoSQL優劣勢、應用場景 NoSQL的四大種類

NoSQL資料庫在整個資料庫領域的江湖地位已經不言而喻。在大資料時代，雖然RDBMS很優秀，但是面對快速增長的資料規模和日漸複雜的資料模型，RDBMS漸漸力不從心，無法應對很多資料庫處理任務，這時NoSQL憑藉易擴充套件、大資料量和高效能以及靈活的資料模型成功的在資料庫領域站穩了腳跟。目前大家

不適合使用shell的場景

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HBase篇(1)-設計與應用場景

【每日五分鐘搞定大資料】系列，HBase第一篇講完了Zookeeper，接下來我們來說下Google三駕馬車之一BigTable的開源實現：HBase，要講得內容如下： hbase的特點千萬級高併發 PB級儲存非結構化儲存動態列，稀疏列支援二級索引

中國HBase技術社群第八屆MeetUp ——HBase典型應用場景與實踐（南京站）

HBase—Hadoop Database是一個分散式的、面向列的開源資料庫，該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化資料的分散式儲存系統”。HBase的特點是高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統，如今HBase已經廣泛應用於各網際網路行業。那麼我們

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HBase 在人工智慧場景的使用

近幾年來，人工智慧逐漸火熱起來，特別是和大資料一起結合使用。人工智慧的主要場景又包括影象能力、語音能力、自然語言處理能力和使用者畫像能力等等。這些場景我們都需要處理海量的資料，處理完的資料一般都需要儲存起來，這些資料的特點主要有如下幾點：大：資料量越大，對我們後面建模越會有好處；稀疏：每行資料