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我也要
根本目的是实时的查询速度
从两方面来看：
一、HBase自身的原理，机制。
二、索引的原理机制。
一、HBase：
reference:
http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html
http://www.blogjava.net/cenwenchu/archive/2008/08/08/220861.html
http://www.hadoopor.com/thread-148-1-5.html
http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/951
二、索引：
reference:
http://blog.oldsharp.info/btree_definition/
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6776884e0100ohvr.html
http://www.codinglabs.org/html/theory-of-mysql-index.html
未完待续...
Hyperbase使用手册
Hyperbase使用手册。星环信息科技（上海）有限公司（下文简称“星环科技”）是全球领先的大数据和人工智能基础软件平台供应商，专注于企业级大数据核心平台数据库与人工智能平台的研发和服务，打造大数据与人工智能生态的“中国心”。 公司以上海为总部，以北京、广州为区域总部，并在南京、郑州、深圳和成都设有支持中心，同时在沈阳、西安、武汉以及美国休斯顿等多地设有办事机构。 经过多年自主研发，星环科技建立了多条产品线： 一站式大数据平台Transwarp Data Hub(TDH)、新一代智能大数据云平台Transwarp Data Cloud(TDC)、人工智能平台Transwarp Sophon、分布式闪存数据库Transwarp ArgoDB、分布式图数据库Transwarp StellarDB、超融合大数据一体机TxData Appliance、以及社区版TDH等，并拥有多项专利技术。2016年被国际著名咨询机构Gartner评为全球最具有前瞻性的数据仓库及数据管理解决方案厂商。
大数据理论与实践10 分布式NewSQL数据库Hyperbase
一个重量级的组件，原生HBase不支持SQL（NoSQL），星环Hyperbase提供SQL的支持。 简介 概念 高可靠、可伸缩、高并发、实时（实时随机读写）、面向列（存储和优化以列为单位）的分布式NewSQL数据库。 基于Hbase（Hadoop Database，是Google Bigtable的开源实现）实现。 NewSQL数据库：NoSQL+RDBMS。 Key-Value数据库：主要通过Key实现数据的增删改查，以及扫库操作。 列式存储：按列族存储，可以自由添加列，对Schema限制较少，用于存
关于卷积过程中通道数如何变化问题
对卷积操作前后通道数问题进行解释，输出通道数=卷积核的个数。
分布式NewSQL数据库Hyperbase
Hyperbase Hyperbase简介 概念 Transwarp Hyperbase实时数据库是建立在Apache HBase和Elasticsearch基础之上，融合了多种索引技术、分布式事务处理、全文实时搜索、图形数据库在内的实时NewSQL数据库。Hyperbase可以高效地支持企业的在线OLTP应用、高并发OLAP应用、批处理应用、全文搜索或高并发图形数据库检索应用，结合Inceptor高速SQL引擎，是企业创建可扩展在线运营数据库（Operational Database）或者实时分析型数据
水气泵控制原理，三角波发生电路，LM331M/TR芯片，高速运放芯片
气泵的控制采用闭环控制，根据气泵的FG反馈信号进行反馈调节，由于气泵的反馈信号是脉冲反馈，即频率改变，占空比不变，即需要通过F/V转换芯片转换成电压信号，变为电压与转速成正比，其电压进入比较器与基准电压进行比较,将比较结果进行运算并进行PWM控制信号。水泵的控制采用闭环控制，根据水泵的pwm信号进行反馈调节，水泵的反馈信号是脉冲反馈，即频率改变，占空比不变，即需要通过F/V转换芯片转换成电压信号，变为电压与转速成反比，其电压进入比较器与基准电压进行比较,将比较结果进行运算并对PWM控制信号。
eLabRadio软件无线电虚实结合仿真开发平台简介
在使用仿真平台时，不要关闭设备或断开设备与PC机之间的网络连接，否则，仿真平台将无法正常工作。注：采用eNodeX设备认证方式，当出现“设备不存在”的报错时，请检查计算机IP是否和硬件设备IP处于同一网段，或者是否是先连接好网线，再开启硬件设备的。①此登录方式下，需要先建立软件与硬件的通信：在登录窗口点击【网络配置】，参照下图输入设备IP，服务器地址无需设置，设置完成后点击确认，此时登录界面无需设置账号密码；，拷贝到电脑上，使用管理员权限运行setup.exe,下一步直到安装完成，桌面会生成快捷方式。
Hbase的三种索引_全局索引,覆盖索引,本地索引（七）
文章目录分布式NoSQL列存储数据库Hbase（七）知识点02：课程目标知识点03：Phoenix二级索引设计知识点04：二级索引：全局索引设计知识点05：二级索引：全局索引实现知识点06：二级索引：覆盖索引设计知识点07：二级索引：覆盖索引实现知识点08：二级索引：本地索引设计知识点09：二级索引：本地索引实现知识点10：二级索引：函数索引【了解】知识点11：集群角色功能：Master知识点12：集群角色功能：RegionServer知识点13：集群角色功能：HDFS与ZK知识点14：Hbase读写流程：
AEB（自动紧急制动）
AEB系统对静止物体的误判率受多种因素影响，包括传感器精度、算法复杂性以及环境条件等。通过多传感器融合、算法优化、硬件升级以及环境适应性增强等技术手段，可以有效减少误判问题。美国和欧洲的AEB法规均强调了技术性能和安全性，但具体要求有所不同。美国的NHTSA规定更注重高速和复杂场景下的紧急制动能力，而欧盟的ECE R152法规则更侧重于基础的AEB功能覆盖范围。
Oracle分区索引
<br />表可以按range、hash、list分区，表分区后，其上的索引和普通表上的索引有所不同，oracle对于分区表上的索引分为2类，即局部索引和全局索引，下面分别对这2种索引的特点和局限性做个总结。局部索引local index<br />1. 局部索引一定是分区索引，分区键等同于表的分区键，分区数等同于表的分区数，一句话，局部索引的分区机制和表的分区机制一样。<br />2. 如果局部索引的索引列以分区键开头，则称为前缀局部索引。<br />3. 如果局
AI写作：为AI人工智能领域赋能
AI写作技术作为自然语言处理(NLP)领域的重要应用方向，正在深刻改变内容创作的方式。系统介绍AI写作的技术原理分析主流AI写作模型的架构特点提供实践性的代码示例探讨实际应用中的关键问题展望未来发展趋势本文涵盖从基础理论到高级应用的完整知识体系，适用于希望深入了解AI写作技术的开发者和研究人员。背景介绍：建立基本概念框架核心概念：解析关键技术原理算法实现：通过代码演示具体实现数学原理：深入底层数学模型实践应用：展示真实场景案例资源推荐：提供学习路径和工具。
[数学建模][2012年A国赛模拟] 3. 葡萄酒的评价
暑期学校数学建模培训第三次模拟：2012年国赛A题，一道完全统计方面的题目。据老师反映当年有位老师所带领小组取得“全国10佳优秀论文奖”，我们大组搞统计的老师建模能力不行，但其统计理论非常扎实，在此期间给予我们非常大的帮助，十分感谢老师的倾囊相授。我们小组的定位也不在统计方向，主攻物理建模及优化模型，故本次模拟就用SPSS软件简单做了下，还是学到了多元统计的许多知识，达到了本次训练的目的。 ...
记录一次phoenix写索引表失败导致hbase集群崩溃的生产事故
主要原因：hbase集群索引表数据量增多了，负荷变大了，引入功能变多了，但是项目配置参数没有随之调整开源项目Phoenix中，对于少部分的修改索引表状态失败的场景，默认的处理方式比较简单粗暴，在一些特殊情况下，容易出现问题有索引表的region正在分裂，分裂期间region不接受任何请求业务应用请求写索引表失败，重试后仍然失败，于是将索引表禁用同时存在其它线程尝试修改索引表状态，但是索引状态修改失败索引状态修改失败后regionserver自动关闭同时存在其它regionserver正在请求宕机的regio
Kaggle赛题总结：Enefit - Predict Energy Behavior of Prosumers
竞赛旨在解决能源不平衡的问题，即预计使用的能源与实际使用或产生的能源不符。自发自用者是既消耗又产生能源的个体，他们在造成能源不平衡方面起到了重要作用。尽管他们只占所有能源消费者的一小部分，但他们不可预测的能源使用行为给能源公司带来了物流和财务问题。如果不加以解决，可能会导致运营成本增加、电网不稳定以及能源资源的低效利用。如果这个问题得到有效解决，将显著降低不平衡成本，提高电网的可靠性，并使自发自用者更高效和可持续地融入能源系统中。
HBase Coprocessor实现HBase二级索引
用Coprocessor实现HBase的二级索引，遇到了很多问题，记录一下 首先本次的感想是： 官方文档很重要！ 日志非常重要！！！ 用的数据是POES粒子通量数据，选取其中的位置信息，mag_lat_sat, mag_lon_sat，时间信息time，L值IGRF_L和B值Btot，以及各能段0度和90度方向质子和电子的粒子通量数据存储，row key是通过L、lat、lon计算出来的索...
微信小程序 - 详细实现可移动悬浮按钮，全屏悬浮元素图标可拖动拖拽并自动吸附边缘，微信小程序实现悬浮球吸附边缘+计算靠边靠拢效果（详细代码，拖拽中途放手，靠左就自动跑到屏幕左侧，反之靠右跑到屏幕右侧）
微信小程序，vue2，vue3，微信小程序悬浮功能小按钮，自动吸附边缘效果，微信小程序之可拖动悬浮按钮的实现，如何实现靠近边缘自动吸住功能，小程序右下角的悬浮效果，实现可拖动悬浮图标，自动向两边靠拢，悬浮按钮的实现，微信小程序悬浮球效果，微信小程序（可拖动悬浮按钮）当靠近屏幕边缘时会磁吸靠近，如何实现全局悬浮按钮，悬浮球判断吸附在左右，全屏悬浮能拖着走，小程序怎么做悬浮图标靠近左右两侧能吸附住，悬浮菜单按钮，悬浮球可拖拽，全局悬浮球，全局悬浮框，实现悬浮按钮可拖动，自动吸附边缘效果，若按钮此时位于页面中间偏
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
云计算集群搭建记录[Hadoop|Zookeeper|Hbase|Spark | Docker |OpenStack]更新索引 |动态更新
为了能够更好的查看所更新的文章，讲该博文设为索引 小约定 为了解决在编辑文件等操作的过程中的权限问题，博主一律默认采用root账户登录 对于初次安装的用户可以采用如下命令行： sudo passwd root 输入当前用户密码之后，然后输入想要更改的密码 退出登陆之后就可以使用root登录了 Hadoop集群搭建记录 | 云计算[CentOS7] | 伪分布式集群1 ...
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
HBase二级索引方案学习总结
转载：https://blog.youkuaiyun.com/dhtx_wzgl/article/details/49069081 在今年的北京QCon大会上，360公司的系统部技术经理赵健博在演讲中公布了360公司的HBase二级索引方案，这一方案的提出将比华为HBase二级索引更好的解决了Hbase的多维实时查询问题。它的核心思想是保证了索引和数据在同一region上，减少了IO通信，提升了HBase的...
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
hbase solr 插件_基于solr实现hbase的二级索引
基于solr实现hbase的二级索引[X] 目的:由于hbase基于行健有序存储，在查询时使用行健十分高效，然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询、查询总记录数、分页等就比较麻烦了。想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法:使用hbase提供的filter,自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase.第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大...
Hbase创建索引：Secondary index not enabled. Configure hbase.use.secondary.index to true
创建二级索引报错： 2018-01-29 16:32:19,620 ERROR [main] examples.TestMain: Failed to test HBase because java.lang.IllegalArgumentException: Secondary index not enabled. Configure hbase.use.secondary.index t
基于solr实现hbase的二级索引
基于solr实现hbase的二级索引 [X] 目的: 由于hbas...
大数据之Phoenix：Phoenix+HBase、DDL、DML和二级索引的使用
记录下，方便查 官方文档：文章目录DDL查看所有表创建表查看表结构修改表删除表退出命令行DML插入记录查询记录删除记录修改记录Phoenix表映射视图映射表映射HBase中表不存在时HBase中表存在时视图映射和表映射总结Phoenix创建HBase二级索引配置 HBase 支持 Phoenix 创建二级索引测试二级索引Phoenix 索引分类全局索引局部索引Local index 和 Global index区别删除索引 DDL 查看所有表 0: jdbc:phoenix:mini1,mini2,mi.
【定时将hbase的索引同步到solr的core,当同步失败时，回滚core】好记性不如烂笔头，我将工作中写的自动化脚本记录在此,供大家参考
前言 此脚本不包含core的创建，创建core请移步他处。 本贴侧重core快照的创建，快照状态查询，core的删除，从快照恢复core。 hbase到solr的同步不做为本贴的重点。 同步脚本syn_solr.sh内容： #!/binbash #定义core名称list core_list=("core1-name_shard1_replica1" "core2-name_shard1_replica1") #定义solr服务地址 solr_point="130.10.7.109:898
HBase的二级索引
HBase的二级索引，以及phoenix的安装（需再做一次） 一：HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据：按照时间 索引表 rowkey：ts+uid 20161126111111—111111 info:uid uid+ts...
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