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hbase的特点和应用场景
如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署
答:
当前信息化应用的多样性、复杂性,以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性,造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求,因此不同架构数据库混合使用,从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据
应用场景
采用不同架构数据库进行组合搭配,充分发挥每种架构数据库
的特点和
优势,并且与其他架构数据库...
海量存储和统一存储的区别
答:
传统的行存储和(
HBase
)列存储的区别 列存储不同于传统的关系型数据库,其数据在表中是按行存储的,列方式所带来的重要好处之一就是,由于查询中的选择规则是通过列来定义的,因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据...
NoSQL
应用
答:
该术语在 2009 年初得到了广泛认同。当今的
应用
体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的
HBase
,也得到了广泛认同。
spark和hadoop的区别
答:
spark和hadoop的区别:诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序,hadoop属于第一代开源大数据处理平台,而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。计算不同spark和hadoop在分布式计算的底层思路上,其实是极为相似的,即mapreduce分布式运算模型:将运算分成两...
基于大数据的用户标签体系建设思路
和应用
答:
使用hadoop的分布式存储技术及hive和
hbase
组件作为数据仓库,使用MapReduce和spark分布式计算来提高计算速度,使用kylin进行多维分析,通过BI工具和接口对外提供应用,使用sqoop和kettle进行数据的抽取及流程的调用。更多
的应用场景
用户标签建立已经基本应用在掌上医讯的内容智能推荐的学习场景中,但随着标签的完善...
altas和mecat使用
场景
答:
上下线DB前端应用无感知。mecat
的应用场景
为单纯的读写分离,此时配置最为简单,支持读写分离,主从切换;分表分库,对于超过1000万的表进行分片,最大支持1000亿的单表分片;多租户应用,每个应用一个库,但应用程序只连接Mycat,从而不改造程序本身,实现多租户化;替代
Hbase
,分析大数据。
大数据开发怎么学习
答:
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery
应用
(3)JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、 Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库
Hbase
、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 ...
各种程序设计语言的区别?
答:
几种程序语言的区别:java语言、python语言、C语言、PHP语言。1、java语言:java语言曾一度家喻户晓,如今虽然潮流已过,但java跨平台的优势以及强大的类库着实不容小觑,其他语言很难超越,java衍生除了非常多周边产品(如jsp),非常多的开源系统都是基于java(hadoop、hive、
hbase
、lucene等),java和c...
大数据需要掌握哪些技能
答:
大数据技术体系庞大,包括的知识较多 1、学习大数据首先要学习Java基础 Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop,2、学习大数据必须学习大数据核心知识 Hadoop生态系统;HDFS技术;
HBASE
技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;...
数据治理包括哪些方面
答:
需要注意的是,优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解,在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响,例如 Hadoop,MapReduce,
HBase
等。商业智能(BI):数据治理的目的是使用,对于一个大型的数据仓库来说,数据使用
的场景
和需求是多变的,那么可以使用 BI ...
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