本期有 HBase入门、HBase集群监控、Kudu vs HBase、Flush与Compaction、MySQL索引优化、Redis 分布式锁。 希望大家会喜欢！
本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。
一 慕课网 1.Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇(已学习) 链接:https://www.imooc.com/learn/391 2.Hadoop进阶（已学习） 链接:https://www.imooc.com/learn/890 二 极客学院 1.Hadoop 概述(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/677.html 2.Hadoop 架构介绍(已学习) 链接:http://www.jikexueyuan.com/course/986.html
本期有 HBase入门教程、Spark On HBASE、HBase二级索引、SQL 与 NoSQL、高并发&高可用、MySQL索引、Redis。 希望大家会喜欢！
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。
在Hadoop技术生态体系当中，Hbase作为分布式数据库而存在，也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable，各方面性能优异，这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲，Hbase Rowkey设计。
在大数据储存任务当中，针对于具备“5V”特征的大规模数据集，数据存储从传统的关系型数据库开始转向非关系型数据库（NOSQL），而NOSQL数据库当中，Hbase无疑是非常经典的一个作品。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Hbase存储原理。
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。
问题导读 1.hadoop与hbase哪些版本兼容？ 2.hadoop与hive哪些版本兼容？ 3.hbase与hive哪些版本兼容？ 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？ 前言 之
当我们想整合hadoop，hbase，hive，zookeeper的时候，如果刚入门，可能认为这是比较简单的问题。但是当你自己真正想整合的时候，却会遇到很多的问题。1.hadoop与hbase哪些版本兼容？2.hadoop与hive哪些版本兼容？3.hbase与hive哪些版本兼容？4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？所以当我们真正想做整合的时候，我们需要解决上面四个问题，有些同学，忽略上面问题，直接部署，导致产生各种问题。所以我们现在就要解决上面问题。第一个问题，hadoop与hbase哪些版
参与方式：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。
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
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
我们平常在存储数据时，会想到用Mysql关系型数据库、大硬盘文档存储等。但是，面临互联网自媒体时代的出现，采用Mysql来存储微信类评论数据、零碎图片、零碎视频，采用Mysql的数据库，已经力不从心。表现在：1、Mysql数据库字段固定。2、Mysql字段存储内容无法任意增加或删除。3、Mysql数据库水平扩展麻烦（分库分表依靠人手管理，非常麻烦），海量的数据存取存在瓶颈。因此，面临此类问题，Apache在HDFS的基础上推出了HBase的NoSQL数据库，解决此类问题。
提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。 修复提示： a、同步时间服务 请参看帮助文档：《尚硅谷大数据技术之Hadoop入门》 b、属性：hbase.master.maxclockskew设置更大的值
各位老铁，刚刚总结了流计算 Oceanus (Flink) 上下游 Connector 的使用示例，作为新年福利送给大家。
大数据依然是当前较为火热的领域，其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章，作者是heibaiying，大数据入门指南（2019）地址：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes（本文末点击阅读原文进入），内容涉及下图的相关技术。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
本篇博客,小菌为大家带来的是关于Phoenix的入门介绍及安装说明。
从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。
前言：本文主要讲述了如何使用Docker快速上手HBase，省去繁杂的安装部署环境，直接上手，小白必备。适合HBase入门学习及简单代码测试。
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。
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处
HBase在大数据生态中的地位举足轻重，它是谷歌bigtable的开源实现，是一种分布式存储的NoSQL数据库，能自动分片和故障转移，与HDFS高度集成，适合海量数据的高效查询。我目前用过的业务场景包括：
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提 大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累
本期有 HBase、数据库排名、MySQL、ES、Apache Kylin。 希望大家会喜欢！
由于工作需要，前段时间对kylin简单入了个门，现在来写写笔记（我的文字或许能帮助到你入门kylin，至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的）。
Apache PredictionIO 是为开发者和工程师设计的开源机器学习服务器，基于 Apache Spark、HBase 和 Spray 构建。
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。
前言，学大数据要先换电脑： 保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。 1，语言要求 java刚入门的时候要求javase。 scala是学习spark要用的基本使用即可。 后期深入要求： java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。 2，操作系统要求 linux 基本的shell脚本的使用。 crontab的使用，最多。 cpu，内存，网络，磁盘等瓶颈分
无论是 NoSQL，还是大数据领域，HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。本文将对 HBase 做一些基础性的介绍，旨在入门。
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写博客也已经快一年了，从去年的1024到现在金秋10月已纷至沓来。回顾这一年所发布的原创文章，基本都是与大数据主流或者周边的技术为主。本篇博客，就为大家介绍几篇关于大数据领域必看的经典书籍，喜欢的小伙伴记得来发一键三连。
刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍，也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」，系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了。作为一个hadoop入门级的新手，你会觉得哪些地方很难呢？运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼。如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起，一次安装搞定所有，那对于新手来说将是件多么美妙的事情！
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘（快速构建微服务体系）》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
介绍： 基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 1. 系统架构 v2.0 1.1 系统架构 v2.0
近日，Pinterest 品趣志的工程团队最近公布了弃用 HBase 集群的流程规划，理由是该方案基础设施建设与维护成本过高、HBase 专业人才难寻以及产品功能不足。而随着 Pinterest 也转向 Druid/StarRocks、Goku、KVStore、TiDB 等数据库技术，技术社区开始质疑在 Hadoop 和 HDFS 之上运行非关系数据库的作法是否正迅速衰落。
https://gitee.com/itcode-itcode/springboot-learning-example.git
这几天玩了一下Python，不得不说Python真的很好用，但同时也遇到了很多坑。这里主要分享通过Python的happybase模块查询HBase的实践。因为HBase rowkey规则要依赖一个外包jar包，因此也涉及到通过jpype模块在Python中使用Java（这块也是不得已为之）。Python从小白到入门，描述不对的地方请多指出。
参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型，它存储的是松散型数据。
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
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