云数据库HBase大数据存储及实时分析场景应用解析

基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用 孙中廷 实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战.针对传统关系型数据库存储速度慢.对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构.该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统.仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数

为什么 纵观数据库发展的几十年,从网状数据库.层次数据库到RDBMS数据库,在最近几年的NewSQL的兴起,加上开源的运动,再加上云的特性,可以说是日新月异.在20世纪80年代后,大部分的业务确定使用RDBMS数据为存储基础.新世纪开始,随着互联网的发展,数据量的增大,慢慢RDBMS数据库撑不住,就出现了读写分离策略.随着压力增加,Master撑不住,这时就要分库,把关联不大的数据分开部署,一些join查询不能用,需要借助中间层.随着数据量的进一步增加,一个表的记录越来越大,查询就变得很慢,于是

引言 HBase是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,适用于结构化的存储,底层依赖于Hadoop的HDFS,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群.因此HBase被广泛使用在大数据存储的解决方案中. 为何使用HBase HBase的优点: 列可以动态增加,并且列为空就不存储数据,节省存储空间. Hbase自动切分数据,使得数据存储自动具有水平scalability. Hbase可以提供高并发读写操作的支持. HBase的缺点: 不能支持条件查询,

在过去几年,一种新兴的大型数据存储机制正吞噬大数据存储市场.这种存储解决方案与传统的RDBMS有显著的区别,它们被称之为NoSQL. 在NoSQL世界中有以下关键的成员,包括 ●Google BigTable.HBase.Hypertable ●Amazon Dynamo.Voldemort.Cassendra.Riak ●Redis ●CouchDB.MongoDB 而这些解决方案又有一些共同的特点 ●基于键-值存储 ●系统运行在海量的普通机器上 ●数据在经过分区和复制后分布在集群中 ●放宽对

本文讲的是2012数据库与大数据产品评选结果公布,2012年12月28日消息,由盛拓传媒IT168主办的2012数据库与大数据产品年度评选于近日正式落下帷幕.本次评选分别对数据库产品和大数据产品,共选出数据库卓越产品奖.最具创新数据库产品奖.最具创新数据库产品奖.大数据卓越产品奖.最具创新大数据产品奖.最受欢迎大数据产品奖六项大奖.其中卓越产品奖和最具创新产品奖由专业评委投票选出,最受欢迎产品奖完全由网友投票产生. 此次评选共有35款产品进入候选名单,其中数据库产品20款,大数据产品15款.经过

阿里云正式推出云数据库HBase版(ApsaraDB forHBase),100%兼容HBase协议的分布式数据库,基于HDFS分布式文件系统,支持高达10PB的存储空间,满足最高5000W QPS的随机读写场景.能支撑海量结构化数据存储.高并发访问等需求,适用于物联网.车联网.监控.安全风控.即时通讯.消息存储等行业场景用户. 产品内核架构深度优化,运维效率大幅提升 阿里云数据库专家对原生HBase内核源码进行深度优化,让云数据库HBase版(ApsaraDB for HBase)的读写性能相

随着近些年互联网行业的飞速发展,很多业务的数据量都在急剧的增大,传统的RDBMS数据库逐渐撑不住,逐渐出现读写分离策略.分库分表策略.从数据结构上看,非结构化数据的量在不断剧增.总之,从架构搭建.程序调用到后期运维上,数据库的复杂度变的越来越高,且很多中小型的公司,数据规模都达到了数TB.数PB的级别,对数据的吞吐要求也达到了百万QPS,甚至是千万级别. HBase的起源 在这样的大背景下,HBase出现了,它是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Goog

如果有云HBase需求,抢先使用 客户之声 有一家中国领先的车商服务平台,最近在使用云HBase,在实时业务线中,要处理 TB 级的的数据量,同时又要保证读写的效率,在数据库的选择上.经过多重考虑,最终决定采用阿里云HBase 来处理这些数据. 选择阿里云HBase主要基于以下考虑: 1.数据整体的技术栈都是基于Hadoop HBase是Apache的Hadoop项目的子项目,阿里云HBase完全兼容Apache HBase 的接口,选择阿里云HBase可以更好的同其他组件集成,例如:Spark

正如存储技术分析师Greg Schulz所言,"大数据无与伦比,它拥有承载一切的能力."也就是说目前市场上已经存在多款独立存储工具,旨在帮助存储管理员打理规模日益膨胀的大数据海洋.同样在意料之中的是,其中大部分与Hadoop关系密切. SGI InfiniteStorage SGI InfiniteStorage通过虚拟化技术让存储转化为一整套混合体系,其中既包含性能超群的闪存机制.又拥有成本低廉的磁带方案.而这一切都建立在数据始终在线的基础之上,也就是实现数据对用户的透明化. &qu