hive结合hbase数据处理解决方案测评

最新推荐文章于 2025-04-02 22:24:30 发布
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本文探讨了HBase的性能优化方法，并详细介绍了HDFS中的数据去重技术，通过实例展示如何提高HBase系统的运行效率和数据管理能力。

http://lookqlp.iteye.com/blog/1742345

http://tech.qq.com/a/20121027/000056_1.htm

http://blog.linezing.com/2012/03/hbase-performance-optimization

http://www.youkuaiyun.com/article/2013-03-25/2814634-data-de-duplication-tactics-with-hdfs

http://www.alidata.org/archives/1509

http://highscalability.com/blog/2011/3/22/facebooks-new-realtime-analytics-system-hbase-to-process-20.html

http://stackoverflow.com/questions/13974736/hbase-select-distinct-query-against-the-rowkey

最详细的Hadoop+Hbase+Hive完全分布式环境搭建教程（一）
超级码力
11-12 1万+
一、准备工作 1. 预备安装包 (我将需要的包全部放到百度盘里了，可以一次搞定，这个链接只管7天，评论留下邮箱私戳)： 链接: https://pan.baidu.com/s/15dZ9DLPln0uf0K5iVMS9pQ 提取码: tdfb hadoop-2.8.5.tar.gz、hbase-2.1.1-bin.tar.gz、apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz、jdk-8u...
使用hive+hbase做数据分析
boom的博客
06-18 5261
数据来源：中国软件杯—基于互联网大数据的招聘数据智能分析平台 使用工具：eclipse 环境搭建：hadoop，hive，mysql，hbase，tomcat 博客只做数据分析的流程与方法介绍，代码还在完善中，所以不做提供 闲话不多说，直接展示效果图 1.数据清洗 拿到数据集后发现数据并不是很规整，需要做一些处理，比如说去除制表符，去空或者是换行符等等，这里的处理方法比较简单，可以使用pyth...
Hive整合HBase完整笔记（亲测）
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大数据研习社
03-26 2万+
Hive与HBase整合文档1、  Hive整合HBase配置1.1   拷贝hbase 相关jar包将hbase 相关jar包拷贝到hive lib目录下hbase-client-0.98.13-hadoop2.jarhbase-common-0.98.13-hadoop2.jarhbase-server-0.98.13-hadoop2.jarhbase-common-0.98.13-hadoo...
hive结合hbase数据处理解决方案测评二（优化篇）
空中的鱼
07-13 1504
接上一篇，对hbase参数进行优化，主要是调整与查询效率相关的参数 count select count(1) from hbase_table; 部分字段切表 insert overwrite table hive_table select a,b,c,d from hbase_table; 全字段切表 insert into table test_table partition(part='a
hive删除hbase数据_hive结合hbase数据处理解决方案测评二（优化篇）
weixin_30213477的博客
01-13 212
countselect count(1) from hbase_table;部分字段切表insert overwrite table hive_table select a,b,c,d from hbase_table;全字段切表insert into table test_table partition(part='aa') select * from hbase_table;hive至hive...
一些类似于 Hive 的商业化软件或相关解决方案
hxsln11的博客
04-02 693
是一个Hadoop上的SQL引擎，以Greenplum Database为代码基础发展而来，采用MPP架构，改进了针对Hadoop的基于成本的查询优化器，全面兼容SQL标准，适用于构建Hadoop分析型数据仓库应用。：由Facebook发起，是一个分布式SQL查询引擎，支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合、连接和窗口函数。：由PingCAP公司开发，是一款开源分布式NewSQL数据库，结合了传统关系型数据库和NoSQL的优点，支持高并发和大规模数据存储，兼容MySQL协议，支持实时分析。
hive+hbase设计细节
刘瑞东的专栏
03-26 2002
前言 近半年本人主要在倒腾数据，遇到海量数据去重的难题，曾经尝试过各种hivesql，然而随着数据量逐渐增大，处理耗时也越来越长，各种方案一一破产。2012年11月份提过使用HBase唯一主键的方案，随即做了相关预研（参看hive&hbase解决方案测评）。该方案由于HBase转化成hive表性能问题而搁浅。但在测评报告最后的总结中提到：或许我们可以选择数据“冷热”、以及部分字段切表来优化。
教育大数据总体解决方案（4）
2301_76549664的博客
04-15 1034
查询结果显示包括：序号、工作单位、姓名、性别、年龄、身份证件类型、身份证件号、民族、政治面貌、最高学历、最高学历毕业院校、专业技术职称、编制情况、主要岗位、学段、是否全日制学前教育专业毕业、是否特级教师、是否县级及以上骨干教师、是否心理健康教育教师、是否双师型教师、是否免费/公费师范生。查询结果显示包括：序号、区市县、街道/乡镇、学校名称、办学类型、举办者、城乡办别、主管部门、电子信箱、联系电话、校长姓名、校长手机号、在校生人数、教职工人数、在校总人数、占地面积、绿化面积、校舍建筑面积、运动场面积。
教育大数据总体解决方案（1）
2301_76549664的博客
04-10 3768
目录 一、 方案背景 1.1以教育现代化支撑国家现代化 1.2教育信息化是教育现代化重要内容和标志 1.3大数据驱动教育信息化发展 1.4政策指导大数据推动教育变革 1.5教育大数据应用生态服务教育现代化 二、 建设需求 2.1地区教育系统亟待进行信息共享、系统融合 2.2新型教学环境需要创新的教学内容和方法 2.3教育元素的改变需要教育评价模式的更新 2.4新型社会形态促使人才培养模式急需转变 三、 设计思路 3.1聚焦数
大数据实训整体解决方案
weixin_41903778的博客
03-18 2784
第一章 大数据发展背景 1.1 国家政策  2017年1月 工业和信息化部正式发布了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标，将引导大数据产业持续健康发展，有力支撑制造强国和网络强国建设。  2018年9月 工信部公示“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”，公布了包括大数据存储管理、大数据分析挖掘、大数据安全保障、产业创新大数据...
Nebula Graph 在微众银行数据治理业务的实践
weixin_44324814的博客
12-22 1652
本文为微众银行大数据平台：周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿，演讲视频参见：B站 自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。 先来说下图数据库应用背景。 WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建，正如邸帅在演讲《NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍》中提及的那样，主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题。在使用 Janus.
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医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。
Java实现Hive至HBase数据快速导入技术
通过以上知识点的掌握，我们能够理解一个基于Java实现的Hive到HBase数据迁移解决方案的设计和实现过程，包括涉及到的技术组件、关键代码模块以及一些编程实践和最佳实践。这些知识点对于在大数据环境中进行高效数据...
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