引用python中国某文章里的一段话:"Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，P

本文是根据一个谷歌论坛上的话题的讨论，想了解一下mongoDB、hadoop、mysql的相关对比，以及如何合理的使用。问题如下：这是一个mongodb-user的google group上的讨论。LZ是一个广告公司的技术人员，需要对500M行（5亿行）的log信

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package an.hbase.operation;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader

直接上代码：package an.hbase.operation;import java.io.IOException;import java.util.Map;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apa

转自：http://cloud.youkuaiyun.com/a/20111117/307657.htmlMapReduce系统获得成功的原因之一是它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式。它受到了Lisp的函数编程特性和其他函数式语言的启发。MapReduce和云计算非常相配。MapReduce的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式。

开始学习使用Hbase，不知道对不对 但是先从源码开始读起吧....hadoop mr 输出需要导入hbase的话最好先输出成HFile格式， 再导入到HBase,因为HFile是HBase的内部存对应的源码为：/** * Copyright 2009 The Apache Software Foundation * * Licensed to the Apache So

MapReducer的输出导入到HBase有多种方式可以实现， TableOutputFormat就是其中一种.1. hbase建表. hbase建表hbase(main):132:0* create 't1','f1' 0 row(s) in 1.4890 seconds  hbase(main):133:0> scan 't1' ROW

当 MapReduce job的HBase table 使用TableInputFormat为数据源格式的时候,他的splitter会给这个table的每个region一个map。因此，如果一个table有100个region，就有100个map-tasks，不论需要scan多少个column families 。要想使HBase作为MapReduce的source,Job需要使用Tabl