欢迎关注大数据技术架构与案例微信公众号:过往记忆大数据
过往记忆博客公众号iteblog_hadoop
欢迎关注微信公众号:
过往记忆大数据

标签:HBase入门教程

HBase

基于 HBase 构建可伸缩的分布式事务队列

基于 HBase 构建可伸缩的分布式事务队列
一个实时流处理框架通常需要两个基础架构:处理器和队列。处理器从队列中读取事件,执行用户的处理代码,如果要继续对结果进行处理,处理器还会把事件写到另外一个队列。队列由框架提供并管理。队列做为处理器之间的缓冲,传输数据和事件,这样处理器可以单独操作和扩展。例如,一个web 服务访问日志处理应用,可能是

w397090770   7年前 (2017-07-12) 563℃ 0评论0喜欢

HBase

HBase 数据压缩介绍与实战

HBase 数据压缩介绍与实战
为了提高 HBase 存储的利用率,很多 HBase 使用者会对 HBase 表中的数据进行压缩。目前 HBase 可以支持的压缩方式有 GZ(GZIP)、LZO、LZ4 以及 Snappy。它们之间的区别如下:GZ:用于冷数据压缩,与 Snappy 和 LZO 相比,GZIP 的压缩率更高,但是更消耗 CPU,解压/压缩速度更慢。Snappy 和 LZO:用于热数据压缩,占用 CPU 少,解压/压缩速度比

w397090770   7年前 (2017-02-09) 1882℃ 0评论1喜欢