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hbase产生背景,hbase介绍
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如何加快hbase读取数据的效率
1、region下的StoreFile数目越少,HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上,这样有助于节省磁盘IO,但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
2、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术,可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求,提高查询效率。MemStore是一种缓存机制,可以帮助HBase加速数据写入,提高数据写入效率。
3、检查一下HADOOP集群是否正常,DATANODE是否正常。具体问题可根据日期进行排查。HRegionServer是HBase中最主要的组件,负责table数据的实际读写,管理Region。
4、首先,节点规模上去,或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低,一看就知道是科技项目,或者小作坊的做法,你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。
大数据时代发展历程是什么?
大数据技术的发展历程与未来发展趋势:从文明之初的“结绳记事”,到文字发明后的“文以载道”,再到近现代科学的“数据建模”,数据一直伴随着人类社会的发展变迁,承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。
大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
第二:产业化阶段。大数据产业化的过程将是一个系统的过程,这个过程不仅仅涉及到大数据技术,也涉及到物联网、云计算等技术,另外大数据与传统行业也有密切的联系,这些都需要一个系统的规划才能完成大数据的产业化。
HBase为什么火?它适用于那些业务场景
1、和单机的MySQL,只是查询速度比较慢;而Hive是关系型数据结构,Oracle比较的话,Hive的优点是可以存储海量数据,HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。
2、用户画像 比如大型的视频网站,电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。
3、HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理,可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序,可以实现高效的日志查询和分析。
4、hbase是从hadoop中 分离出来的apache顶级开源项目。由于它很好地用java实现了google的bigtable系统大部分特性,因此在数据量猛增的今天非常受到欢 迎。
5、Hive使用Hadoop来分析处理数据,而Hadoop系统是批处理系统,因此不能保证处理的低迟延问题;而HBase是近实时系统,支持实时查询。
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