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海量数据存储技术与解决方案
海量数据存储难点:数据量过大,数据中什么情况都可能存在;软硬件要求高,系统资源占用率高;要求很高的处理方法和技巧。海量数据存储处理经验:一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖转载 2015-07-22 17:50:36 · 9799 阅读 · 0 评论 -
HBase:Hadoop Database
HBase(Hadoop Database)是Google Bigtable的开源实现,建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。HBase介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂转载 2015-07-22 17:52:30 · 820 阅读 · 0 评论 -
从几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验
从几幅架构图中偷得半点海量数据处理经验 (注:本文只是简简单单的截几幅图而已,要想更深入的学习和了解hadoop框架和mapreduce模式,或者对淘宝的数据魔方感兴趣的话,尽可参考此文:从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理。) 最近对海量数据处理发生了不小的兴趣,特此从一些精彩文章中摘取几幅精彩的图片或片段,拿来给大家分享。所谓转载 2015-10-23 16:16:36 · 519 阅读 · 0 评论