随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
大数据中HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，Hbase的名字的来源是Hadoop database，即hadoop数据库， HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB)，HBase在
有粉丝给我留言说，希望我更新一期关于NoSQ的视频，那今天，咱们就来聊一聊我对NoSQL的理解。如果你也有想要我分享的面试题，请在评论区告诉我，后续安排。
在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassandra发行版）。但近来MongoDB，甚至整个NoSQL数据库市场不断遭受IT业界质疑，认为“大数据时代NoSQL并非颠覆性技术”，MongoDB技术门槛不高，其市场正面临Teradata、MemSQL和Heroku的威胁。这使得很多潜在用户开始担心——MongoDB的成功是否建立在过度的炒作之下。 在Mongo DB遭受质疑的同时, 媒体开始关注一个顽强，但
【编者按】对比传统RDBMS领域，NoSQL界的厮杀显然更加激烈。而在这场没有硝烟的战场中，MongoDB和Cassandra无疑是风头最劲的两个产品。但是如果你着眼HBase，各大热门技术（比如Spark、Hadoop）及知名厂商（比如微软、Splice Machine）的支持无疑描绘出一个更美好的未来，下面我们一起看Gigaom Andrew带来的分析。 以下为译文： 在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassand
而数据库作为软件系统的核心组成部分，尤其是面对当下很多基于微服务、容器化的服务层可以无限弹性扩展的云原生时代，了解不同数据库的基本原理和适用场景，对很多技术人来说避免瓶颈、解决瓶颈，从一开始就能选择好适合自己业务场景的数据库，都是很有帮助的。
本期有 HBase、数据库排名、MySQL、ES、Apache Kylin。 希望大家会喜欢！
数据库的七种武器，是我在工作维护和接触到的七种常用数据库，包括4种常用的关系型数据库，3种常用nosql数据库。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
内容来源：2017 年 7 月 29 日，青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候，常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发，探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
image.png 头图是西雅图风光，站在山上可以眺望华盛顿湖和雷尼尔雪山。 下面这篇文章写的比较highlevel，初学者可能看不懂，欢迎资深人士一起探讨。 典型云存储&存储引擎 以AWS为例： 存储 对象存储:s3 块存储:EBS 文件存储:ElasticFile System 冷存储：Glacier 存储引擎 关系型数据库RDS NoSQL数据库DynamoDB 缓存服务ElastiCache 数据仓库Redshift HBASE(EMR服务中的子服务) 存储创新的几种思路 1） 硬件上的创新 Cos
LSM树是HBase里使用的非常有创意的一种数据结构。在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。
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之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
根据数据大屏中的图表组件内容需要，并结合当前主流的大数据存储数据库，向以下目标设备中模拟产生以下数据。
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
被广泛关注的大数据，这几年在国内的发展，可以说是进入了比较平稳的一个时期，基本上企业对于技术开发人员的要求，都开始与大数据接轨。那么学大数据需要学哪些内容，今天我们从大数据主流技术栈开始，为大家做个简单介绍。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括Ha
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
1、使用datax工具将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表，Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
Cloudera Labs在2016-06-27宣布打包了Apache Phoenix项目，版本为4.7.0，并基于CDH5.7.0。安装依旧是大家熟悉的Parcel方式，下载地址为：http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/1.3/
Transwarp Data Hub（TDH） 是星环科技自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，其领先的多模型技术架构提供统一的接口层，统一的计算引擎层，统一的分布式存储管理层，统一的资源调度层，以及异构存储引擎层。8种异构存储引擎可以支持包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序等在内的10种数据模型。存算解耦特性支持弹性扩展，让资源配置更灵活。
在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
如果没有一个好的开始，不妨试试一个坏的开始吧。因为一个坏的开始，总比没有开始强。而完美的开始，则永远都不会来到。
1. 因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配（impedance mismatch），并且随着需要处理的数据量增大，文档型数据以“NoSQL”的名义获得了新生，MongoDB、RethinkDB之类的数据库在互联网行业火起来了。
最近在工作中用到了 Hbase 这个数据库，也顺便做了关于 Hbase 的知识记录来分享给大家。其实 Hbase的内容体系真的很多很多，这里介绍的是小羽认为在工作中会用到的一些技术点，希望可以帮助到大家。
1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库，同时也是一个完美的数据库管理系统；因为它允许在运行的时候创建数据库和表，同时加载数据和运行查询，而且无需重新配置和重启服务。
Chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持Windows、Mac本地安装，也支持服务器端部署，Web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员 SQL 的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
OLAP 是一个很卷的赛道，创业公司也众多。在本文中，笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验，就目前的主流趋势：离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考，抛砖引玉，希望能与各位共同探讨。
自从Flink出了FlinkCDC之后，我们对数据库日志的采集就变得方便了许多了，除去了MaxWell、Cannel、OGG等第三方组件的繁琐配置，目前实现CDC有两种方式：HQL实现 和 DataStreamAPI实现(推荐)。
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
随着大数据炒的越来越火热，很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢？加米谷大数据理论＋代码＋实战＋实操的独有课程体系，下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲：
一、开源项目简介 bboss数据同步可以方便地实现多种数据源之间的数据同步功能，支持增、删、改数据同步，本文为大家程序各种数据同步案例。 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 三、界面展示 四、功能概述 通过bboss，可以非常方便地采集 database/mongodb/Elasticsearch/kafka/hbase/本地或者Ftp日志文件源数据，经过数据转换处理后，再推送到目标库elasticsearch/database/file/ftp/kafka/dummy/logger。 数
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