注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 软件工程课程设计报告

  2. 目录 1.配置开发环境 1.1环境准备.............................................................................3 1.2安装JDK6............................................................................3 1.3配置SSH........................................................

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-07-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yun3890550478

  1. 第三届系统架构师大会全部的PPT

  2. 2011.9.9～9.10，第三届系统架构师大会（2011）在北京召开。大会对架构设计、分布式集群、敏捷运维、系统安全、网络架构优化、数据分析、云平台等多个技术话题展开讨论。 大会全部的PPT，一共70M，欢迎大家下载 文件包含以下内容： Cassandra与HBase系统架构比对.pdf CDN运营支撑平台架构实践.pdf Defeat+Google+DNS：优化访问速度.pdf eBay数据仓库实践：元数据管理及应用.pdf Hadoop最新的研究重点和进展.pdf MongoDB简介与实

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-09-16
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：zhaofeng987

  1. HBase单点问题分析及分布式元数据管理方案

  2. HBase单点问题分析及分布式元数据管理方案，分析了Hadoop中HDFS的Namenode单点问题，并对此初步提出了相应解决方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-16
    • 文件大小：830464
    • 提供者：hanchengxi

  1. hbase phoenix sql

  2. 在Apache HBase上执行SQL查询。 根据项目创建者所述，对于10M到100M的行的简单查询来说，Phoenix要胜过Hive。对于使用了HBase API、协同处理器及自定义过滤器的Impala与OpenTSDB来说，进行相似的查询Phoenix的速度也会更快一些。 Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-08-21
    • 文件大小：393216
    • 提供者：jxauwxj87

  1. Hbase中文文档

  2. 目录 序 1. 入门 1.1. 介绍 1.2. 快速开始 2. 配置 2.1. Java 2.2. 操作系统 2.3. Hadoop 2.4. HBase运行模式:单机和分布式 2.5. ZooKeeper 2.6. 配置文件 2.7. 配置示例 2.8. 重要配置 2.9. Bloom Filter 3. 升级 3.1. 从HBase 0.20.x or 0.89.x 升级到 HBase 0.90.x 3.2. 从 0.90.x 到 0.92.x 4. The HBase Shell 4.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：it_xhf

  1. Hadoop应用开发实战详解源代码

  2. Hadoop应用开发实战详解源代码 　第4章　初识MapReduce 　　4.1　MapReduce简介　 　　　4.1.1　MapReduce要解决什么问题　 　　　4.1.2　MapReduce的理论基础　 　　　4.1.3　MapReduce的编程模式　 　　4.2　MapReduce的集群行为　 　　4.3　Map/Reduce框架　 　　4.4　样例分析：单词计数　 　　　4.4.1　WordCount实例的运行过程　 　　　4.4.2　WordCount的源码分析和程序处理过程　

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-05-25
    • 文件大小：202752
    • 提供者：syilo

  1. hbase 官方文档中文版

  2. 序 1. 入门 1.1. 介绍 1.2. 快速开始 2. Apache HBase (TM)配置 2.1. 基础条件 2.2. HBase 运行模式: 独立和分布式 2.3. 配置文件 2.4. 配置示例 2.5. 重要配置 3. 升级 3.1. 从 0.94.x 升级到 0.96.x 3.2. 从 0.92.x 升级到 0.94.x 3.3. 从 0.90.x 升级到 0.92.x 3.4. 从0.20x或0.89x升级到0.90.x 4. HBase Shell 4.1. 使用脚本 4.2

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-07-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u014136381

  1. 分布式存储的元数据设计

  2. • ⽆无中⼼心的存储设计: glusterfs • 有中⼼心的存储设计：hadoop • 基于数据库的存储设计: gridfs, hbase • 绕过问题的存储设计: fastdfs

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-12
    • 文件大小：346112
    • 提供者：wilbertzhou

  1. HBase官方指南（2015最新版本）-数据模型篇

  2. HBase最新官方指南的原创翻译，原文地址http://hbase.apache.org/book.html。 本部分目录如下： 数据模型（Data Model） 3 19.概念视图（Conceptual view） 4 20.物理视图（Physical View） 6 21.命名空间（Namespace） 7 21.1 命名空间管理（Namespace management） 7 21.2. 预定义命名空间（Predefined namespaces） 7 22.表（Table） 8 23.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-19
    • 文件大小：908288
    • 提供者：blooding79

  1. Hadoop技术在商业智能BI中的应用

  2. Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-06
    • 文件大小：304128
    • 提供者：xuqian3326

  1. 云海大数据一体机体系结构和关键技术

  2. 为了弥补从大数据技术到行业应用之间的鸿沟,针对当前行业用户对大数据处理平台的持续扩展、一体化和多样性需求,提出了大数据一体机的可扩展性、可定制性和多类型处理模型,并基于此设计了云海大数据一体机.该一体机采用兼顾横向和纵向可扩展的体系结构,并采用硬件可定制化设计和混合型软件架构支持多种大数据应用类型.在此基础上,针对HDFS元数据服务瓶颈问题、MapReduce负载倾斜问题、HBase的跨域问题,介绍了在云海大数据一体机中采用的多元数据服务、负载均衡和跨数据中心大表技术.在电信、金融和环保行业实

  3. 所属分类：Hbase

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：967680
    • 提供者：qq_28339273

  1. 传智7天大数据教训教程（价值2000）

  2. 本视频教程包括传智7天大数据教程全部视频，无加密，原声无处理，网上购买价值2000元，现免费分享与各位大数据爱好者。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-10-10
    • 文件大小：58
    • 提供者：dekoen

  1. 获取元数据表hbase meta和用户表信息.png

  2. 该脑图是介绍获取元数据表hbase meta和用户表信息，请贡献给大家下载！

  3. 所属分类：Hbase

    • 发布日期：2019-09-01
    • 文件大小：230400
    • 提供者：qq_38350621

  1. apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz

  2. Apache Phoenix是构建在HBase之上的关系型数据库层，作为内嵌的客户端JDBC驱动用以对HBase中的数据进行低延迟访问。Apache Phoenix会将用户编写的sql查询编译为一系列的scan操作，最终产生通用的JDBC结果集返回给客户端。数据表的元数据存储在HBase的表中被会标记版本号，所以进行查询的时候会自动选择正确的schema。直接使用HBase的API，结合协处理器（coprocessor）和自定义的过滤器的话，小范围的查询在毫秒级响应，千万数据的话响应速度为秒级

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：436207616
    • 提供者：ckl66i

  1. hbase-meta-repair-hbase-2.0.2.jar

  2. HBase 元数据修复工具包。 ①修改 jar 包中的application.properties，重点是 zookeeper.address、zookeeper.nodeParent、hdfs.root.dir配置项，hdfs 最好写 ip； ②将core-site.xml、hdfs-site.xml添加到BOOT-INF/classes 下； ③开始修复 `java -jar -Drepair.tableName=表名 hbase-meta-repair-hbase-2.0.2.jar`

  3. 所属分类：Hbase

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：95420416
    • 提供者：github_39577257

  1. HBase二级索引 简易理解

  2. 一、解决的问题 1、RowKey 例子 RowKey： date__hive_table （存储着 每一天Hive表的元数据） 以下需求 查询效率高 1、某一天的 hive_table 对应的元数据 2、某一天的 所有元数据 2、新的需求（查询效率低） 查询 hive_table 某一段时间的元数据详情 3、总结 由于RowKey索引单一，二级索引用来 解决多维度的查询困难 二、对于上面需求 简单解决方案（二级索引 相当于添加一层映射关系到 原RowKey） 增加新的Hbase表 RowKey：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38711333

  1. LarkMidTableWeb:基于flink的分布式数据分析系统-源码

  2. LarkMidTable 中文| Lark中文名称云雀，云代表大数据，雀代表平凡和自由。 LarkMidTable是一站式开源的数据中台，实现元数据管理，数据仓库开发，数据质量管理，数据的可视化，实现高效赋能数据前台并提供数据服务的产品。 产品愿景 1.满足许多的小企业，提供一站式的解决方案。 2.创造世界等级，能够证明美BAT大厂的产品。 3.创造价值，产生价值，让世界变得更加美好。 产品效果图 产品架构图 产品功能 功能 功能特性 数据库类型 读取类型 写入类型 数据集成 批处理同步

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42122340

  1. 基于HBase的农业无线传感信息存储系统

  2. 无线传感网络由于分布的跨区域性，随着无线传感网络的扩张，如何高效组织存储这些跨区域的大规 模的传感数据是近年来研究的热点和难点。根据大规模传感器数量大、分布广的特点，设计使用分层次的分布 式存储方案。Hadoop的HBase是一个分布式的数据库，提供实时读写、随即访问、高可扩展性和高可用性的存 储服务。使用HBase构建两层存储架构，分别存放区域内传感器数据和传感器数据的元数据。实验表明，该系 统有良好的扩展性、存储和查询效率，能够满足大规模传感器数据的存储问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38641561

  1. 基于虚拟数据库的电网通信元数据模型构建

  2. 针对电网通信共享性较低的问题，提出了基于虚拟数据库的电网通信元数据模型设计，并制定基于HDFS的元数据管理准则、基于“发布-订阅”的电网通信元数据分发方案、基于HBase的电网通信元数据共享运作方案、虚拟数据库中电网通信表的构建方案，以此实现电网通信元数据高效管理。经实验验证，当某智能配电网数据通信系统应用所构建模型后，智能配电网数据通信系统实时性、通信网路服务质量、用户吞吐量与数据吞吐量、丢包率、响应效率均符合标准，且可为10 000个账户提供同时应用，共享性极高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38732924

  1. 基于大数据的电力系统数据集成管理平台设计

  2. 针对当前电力数据海量异构和共享度不高的问题，结合Hadoop和电力企业数据共享的必要 性，提出一种基于Hadoop 的数据集成管理平台。为实现该平台，首先利用HDFS分布式文件系统 对元数据进行管理，以提高海量数据的集成管理效率；采用HBase的数据共享模式，提高数据共享 度；最后针对传统Apriori算法的问题，对Apriori算法进行改进，具体则是引入MapRduce并行化处 理框架对算法进行设计，以提高Apriori算法运算效率，进而达到提高电力元数据挖掘效率。最后 搭建Hadoop平台，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38504089
« 12 3 »