HBase Meetup

HBase Meetup

中国HBase技术社区主办的 BigData NoSQL Meetup(上海站)报名了

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 613 次浏览 • 2019-05-17 12:12 • 来自相关话题

大家可能对去年在各大城市举办的 HBase Meetup 很有印象,今年为了与更多的开发者们交流大数据和NoSQL,我们把 HBase Meetup 名字修改成  BigData NoSQL Meetup 了!这样我们的线下交流不不再限于 HBase 了,我们的开发者们就能更全面地了解大数据了。

BigData NoSQL Meetup(上海站)我们联合了中国 Cassandra 技术社区(官方网站 http://cassandra123.com/,微信公众号:Cassandra技术社区)、云栖社区、DataFun 以及 TechDay 等众多社区来一起为大家组织一场大的线下交流。

这次会议的地点时间为:2019年5月25日 14:00 ~ 2019年5月25日 18:00 , (上海杨浦)长阳路1687号长阳创谷-1号楼1111室。

免费报名地址:https://www.huodongxing.com/event/6492404443100
演讲主题及嘉宾
Topic1:HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
主要介绍HBase实时同步的场景,开源HBase Replication使用和原理、阿里内部对HBase实时同步的方案探索和优化






Topic2:SAIC Spark查询优化案例分享
本次主要分享上汽集团对于Spark查询的优化思路。大数据量的精确查询是我们经常遇到的一类场景。为了解决此类问题,我们做了诸多实践。实践思路主要分为两类,一类主要着眼于物理层面,主要为了缩小数据源的范围,有些甚至可以做到精确定位。另一类主要着眼于查询计划的优化,在使用Spark CBO的同时,我们探索并实现了一些特定case的聚合函数下推。相信对有类似需求的工程师们会有所帮助。






Topic3:Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
主要介绍云HBase/Phoenix引入Search Index的背景,基本实现原理,使用方式以及应用案例






Topic4:Phoenix在客服系统的实践
实时查询平台的背景、难点、Phoenix解决的问题、Phoenix-Sql的优化,Phoenix与实时数仓的融合思路






议程安排

13:30-14:00  签到

14:00-14:40 HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
讲师:熊嘉男 花名:侧田

14:40-15:20 SAIC Spark查询优化案例分享
讲师:陈奕杰

15:20-15:30 抽奖环节

15:30-16:10 Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
讲师:天斯

16:10-16:50 Phoenix在客服系统的实践
讲师:吴少杰

更多嘉宾正在路上,敬请期待《《《《《《《

合作伙伴

主办:中国 Cassandra 技术社区,中国HBase技术社区,阿里云多模数据库组;云栖社区;DataFun;TechDay 
合作伙伴:开源中国,SegmentFault;掘金;示说网
官方报名平台:活动行

技术交流

本群为HBase+Spark技术交流讨论,整合最优质的专家资源和技术资料会定期开展线下技术沙龙,专家技术直播,专家答疑活动
点击链接入群 https://dwz.cn/Fvqv066s 或扫码进群






本群为Cassandra技术交流讨论,整合最优质的专家资源和技术资料会定期开展线下技术沙龙,专家技术直播,专家答疑活动

Cassandra 社区大群:https://c.tb.cn/F3.ZRTY0o






Cassandra 技术社区微信公众号:





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大家可能对去年在各大城市举办的 HBase Meetup 很有印象,今年为了与更多的开发者们交流大数据和NoSQL,我们把 HBase Meetup 名字修改成  BigData NoSQL Meetup 了!这样我们的线下交流不不再限于 HBase 了,我们的开发者们就能更全面地了解大数据了。

BigData NoSQL Meetup(上海站)我们联合了中国 Cassandra 技术社区(官方网站 http://cassandra123.com/,微信公众号:Cassandra技术社区)、云栖社区、DataFun 以及 TechDay 等众多社区来一起为大家组织一场大的线下交流。

这次会议的地点时间为:2019年5月25日 14:00 ~ 2019年5月25日 18:00 , (上海杨浦)长阳路1687号长阳创谷-1号楼1111室。

免费报名地址:https://www.huodongxing.com/event/6492404443100
演讲主题及嘉宾
Topic1:HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
主要介绍HBase实时同步的场景,开源HBase Replication使用和原理、阿里内部对HBase实时同步的方案探索和优化

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Topic2:SAIC Spark查询优化案例分享
本次主要分享上汽集团对于Spark查询的优化思路。大数据量的精确查询是我们经常遇到的一类场景。为了解决此类问题,我们做了诸多实践。实践思路主要分为两类,一类主要着眼于物理层面,主要为了缩小数据源的范围,有些甚至可以做到精确定位。另一类主要着眼于查询计划的优化,在使用Spark CBO的同时,我们探索并实现了一些特定case的聚合函数下推。相信对有类似需求的工程师们会有所帮助。

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Topic3:Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
主要介绍云HBase/Phoenix引入Search Index的背景,基本实现原理,使用方式以及应用案例

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Topic4:Phoenix在客服系统的实践
实时查询平台的背景、难点、Phoenix解决的问题、Phoenix-Sql的优化,Phoenix与实时数仓的融合思路

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议程安排

13:30-14:00  签到

14:00-14:40 HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
讲师:熊嘉男 花名:侧田

14:40-15:20 SAIC Spark查询优化案例分享
讲师:陈奕杰

15:20-15:30 抽奖环节

15:30-16:10 Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
讲师:天斯

16:10-16:50 Phoenix在客服系统的实践
讲师:吴少杰

更多嘉宾正在路上,敬请期待《《《《《《《

合作伙伴

主办:中国 Cassandra 技术社区,中国HBase技术社区,阿里云多模数据库组;云栖社区;DataFun;TechDay 
合作伙伴:开源中国,SegmentFault;掘金;示说网
官方报名平台:活动行

技术交流

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Cassandra 技术社区微信公众号:

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基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1462 次浏览 • 2019-03-28 11:07 • 来自相关话题

讲师:沐远。
首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
讲师:沐远。
首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。

云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 854 次浏览 • 2019-03-28 11:06 • 来自相关话题

讲师:郭泽晖
1.OpenTSDB设计介绍
2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
讲师:郭泽晖
1.OpenTSDB设计介绍
2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式

HBase在有赞的平台实践和应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1058 次浏览 • 2019-03-28 11:05 • 来自相关话题

 讲师:赵原,数据开发工程师,介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
 
 讲师:赵原,数据开发工程师,介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
 

中国HBase技术社区第十届meetup--HBase生态实践 (杭州站)

hbase过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 894 次浏览 • 2019-02-27 14:16 • 来自相关话题

报名地址:点我报名
 
演讲主题及嘉宾
Topic1:基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
           首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
Topic2:HBase在有赞的平台实践和应用
          介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
Topic3:云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化
          1.OpenTSDB设计介绍
          2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
          3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
Topic4:Flink+HBase实时计算场景
         1.Flink简介
         2.Flink优势
         3.Flink典型应用场景
         4.Flink和HBase结合的案例分享

议程安排

13:30-14:00  签到
14:00-14:40  基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台   讲师:沐远
14:40-15:20  HBase在有赞的平台实践和应用 讲师:赵原
15:20-15:30  抽奖环节
15:30-16:10  云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化  讲师:郭泽晖
16:10-16:50  Flink+HBase实时计算场景 讲师:吾与

*主办:中国HBase技术社区;云栖社区

*协办:阿里云飞天八部多模型数据库组;DataFun社区

*合作伙伴:云栖TechDay;开源中国;SegmentFault;掘金;活动行;示说网
 




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报名地址:点我报名
 
演讲主题及嘉宾
  • Topic1:基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

           首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
  • Topic2:HBase在有赞的平台实践和应用

          介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
  • Topic3:云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化

          1.OpenTSDB设计介绍
          2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
          3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
  • Topic4:Flink+HBase实时计算场景

         1.Flink简介
         2.Flink优势
         3.Flink典型应用场景
         4.Flink和HBase结合的案例分享

议程安排

13:30-14:00  签到
14:00-14:40  基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台   讲师:沐远
14:40-15:20  HBase在有赞的平台实践和应用 讲师:赵原
15:20-15:30  抽奖环节
15:30-16:10  云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化  讲师:郭泽晖
16:10-16:50  Flink+HBase实时计算场景 讲师:吾与

*主办:中国HBase技术社区;云栖社区

*协办:阿里云飞天八部多模型数据库组;DataFun社区

*合作伙伴:云栖TechDay;开源中国;SegmentFault;掘金;活动行;示说网
 
议程图-2.jpg

 

2019 HBase Meetup 演讲者和议题征集

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1510 次浏览 • 2019-02-14 11:00 • 来自相关话题

HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,在全国各大城市举办。在过去的2018年,我们在北京、上海、杭州、深圳以及武汉等城市举办了9场 HBase Meetup 会议,来自各大公司的 HBase PMC、committer 以及 HBase 开发者共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 
 
2019年,我们继续在全国举办 HBase 线下交流会。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://hbasegroup.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase、Spark、Phoenix、Solr、时序、时空以及图等使用案例,相关经验等。
投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。
 
报名咨询:
微信:iteblog (备注 HBase Meetup)
钉钉:rvix4rb

各地 Meetup 举办时间:
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HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,在全国各大城市举办。在过去的2018年,我们在北京、上海、杭州、深圳以及武汉等城市举办了9场 HBase Meetup 会议,来自各大公司的 HBase PMC、committer 以及 HBase 开发者共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 
 
2019年,我们继续在全国举办 HBase 线下交流会。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://hbasegroup.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase、Spark、Phoenix、Solr、时序、时空以及图等使用案例,相关经验等。
投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。
 
报名咨询:
微信:iteblog (备注 HBase Meetup)
钉钉:rvix4rb

各地 Meetup 举办时间:
 

HBase Meetup 2019 年计划安排

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 4 个评论 • 1087 次浏览 • 2019-01-02 16:49 • 来自相关话题

2018年我们在全国各地举办了9场HBase Meetup会议。2019年,我们将继续为大家举办 HBase Meetup 会议,目前计划安排如下:
 
2018年我们在全国各地举办了9场HBase Meetup会议。2019年,我们将继续为大家举办 HBase Meetup 会议,目前计划安排如下:
 

HBase在58的实践和应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1387 次浏览 • 2018-12-29 09:28 • 来自相关话题

本文是58何良均嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等
 
本文是58何良均嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等
 

图数据库 hgraphdb 介绍

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1333 次浏览 • 2018-12-24 10:04 • 来自相关话题

本文是阿里陈江嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。
课程介绍::HGraphDB是一个使用HBase作为底层存储的图数据库,是Apache TinkerPop3接口的实现。
讲师:陈江——阿里高级技术专家
在分布式存储领域及数据库领域有非常丰富的经验。
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本文是阿里陈江嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。
课程介绍::HGraphDB是一个使用HBase作为底层存储的图数据库,是Apache TinkerPop3接口的实现。
讲师:陈江——阿里高级技术专家
在分布式存储领域及数据库领域有非常丰富的经验。
 

HBase 基本知识介绍及典型案例分析

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 2006 次浏览 • 2018-12-24 10:01 • 来自相关话题

本文是阿里的吴阳平嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。
讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师 「过往记忆博客( https://www.iteblog.com ) 博主。」
负责HBase时空、时序、分析、图等业务架构、业务场景以及车联网、物联网等行业的存储分析大数据方案。热衷于大数据(Hadoop、HBase、Spark等)相关技术。 查看全部
本文是阿里的吴阳平嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。
讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师 「过往记忆博客( https://www.iteblog.com ) 博主。」
负责HBase时空、时序、分析、图等业务架构、业务场景以及车联网、物联网等行业的存储分析大数据方案。热衷于大数据(Hadoop、HBase、Spark等)相关技术。

HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1568 次浏览 • 2018-12-24 09:55 • 来自相关话题

本文是360的王小勇嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。
讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师
在360先后负责hdfs的版本开发和功能定制化、参与并完成了hbase 0.8.9版本的定制化和多项技术升级;带领技术团队,hbase2.0的应用实践过程中主导了多项改进,推动了hbase从低版本到hbase 2.0版本的平滑过度和功能迁移。 查看全部
本文是360的王小勇嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。
讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师
在360先后负责hdfs的版本开发和功能定制化、参与并完成了hbase 0.8.9版本的定制化和多项技术升级;带领技术团队,hbase2.0的应用实践过程中主导了多项改进,推动了hbase从低版本到hbase 2.0版本的平滑过度和功能迁移。

中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 781 次浏览 • 2018-12-18 19:38 • 来自相关话题

会议时间
2018年12月23日 14:00 ~ 2018年12月23日 18:00  (北京朝阳)360公司 A座一层发布厅,报名地址:http://www.huodongxing.com/event/1469391290300





 本期嘉宾介绍





本期活动主题

  13:30-14:00  

   签到

  14:00-14:40 

  HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践       

  讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师

  介绍内容:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。

  14:40-15:20   

   HBase 基本知识介绍及典型案例分析

   讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师

   介绍内容:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。

  15:20-15:30   

   抽奖环节 送360、阿里、京东、58专属定制的礼品

  15:30-16:10    

   HBase在无界零售中的应用

   讲师:诸葛子房——京东大数据工程师

   介绍内容:Hbase存储的优势;Hbase案例分享;Hbase数据分析

  16:10-16:50    

   图数据库hgraphdb介绍

   讲师:陈江——阿里高级技术专家

   介绍内容:HGraphDB 是一个使用 HBase 作为底层存储的图数据库, 是 Apache TinkerPop 3 接口的实现。


  16:50-17:30   

   HBase在58的实践和应用

   讲师:何良均——58大数据工程师

   介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等


主办:中国HBase技术社区

协办:360技术委员会;阿里云飞天八部多模型数据库组;云栖社区;360大学;360系统部,DataFun社区

合作伙伴:开源中国;SegmentFault;掘金;示说网

活动官方报名平台:活动行


技术社群及公众号推荐:


【HBase中国钉钉技术交流社群】:

为了更好的服务HBase开发者,我们启用了钉钉企业号。并每周在群内进行【技术分享直播】和【在线回答技术问题】。

欢迎大家入群,点击link 入群:  https://dwz.cn/Fvqv066s 查看全部
会议时间
2018年12月23日 14:00 ~ 2018年12月23日 18:00  (北京朝阳)360公司 A座一层发布厅,报名地址:http://www.huodongxing.com/event/1469391290300

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 本期嘉宾介绍

微信图片_20181218193751.jpg

本期活动主题

  13:30-14:00  

   签到

  14:00-14:40 

  HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践       

  讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师

  介绍内容:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。

  14:40-15:20   

   HBase 基本知识介绍及典型案例分析

   讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师

   介绍内容:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。

  15:20-15:30   

   抽奖环节 送360、阿里、京东、58专属定制的礼品

  15:30-16:10    

   HBase在无界零售中的应用

   讲师:诸葛子房——京东大数据工程师

   介绍内容:Hbase存储的优势;Hbase案例分享;Hbase数据分析

  16:10-16:50    

   图数据库hgraphdb介绍

   讲师:陈江——阿里高级技术专家

   介绍内容:HGraphDB 是一个使用 HBase 作为底层存储的图数据库, 是 Apache TinkerPop 3 接口的实现。


  16:50-17:30   

   HBase在58的实践和应用

   讲师:何良均——58大数据工程师

   介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等


主办:中国HBase技术社区

协办:360技术委员会;阿里云飞天八部多模型数据库组;云栖社区;360大学;360系统部,DataFun社区

合作伙伴:开源中国;SegmentFault;掘金;示说网

活动官方报名平台:活动行


技术社群及公众号推荐:


【HBase中国钉钉技术交流社群】:

为了更好的服务HBase开发者,我们启用了钉钉企业号。并每周在群内进行【技术分享直播】和【在线回答技术问题】。

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HBase在苏宁的应用和实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1721 次浏览 • 2018-11-19 10:21 • 来自相关话题

嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。 查看全部
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

Base在审计行业的应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 883 次浏览 • 2018-11-19 10:17 • 来自相关话题

嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,技术经理,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,技术经理,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。

中国HBase技术社区第八届MeetUp ——HBase典型应用场景与实践(南京站)

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 816 次浏览 • 2018-11-06 14:30 • 来自相关话题

HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术及应用呢?

2018年11月17号,由中国HBase技术社区、DataFun社区联合氪空间主办的中国第八届HBase Meetup将来到南京,届时来自阿里云、毕马威、苏宁等公司HBase的专家们,将为大家分享HBase的应用实践。

主办方:中国HBase技术社区、DataFun社区
联合主办方:氪空间
合作伙伴:云栖社区、掘金社区
时间:2018.11.17,13:00-18:00
地点:南京市玄武区同仁西街7号南楼三层氪空间(地铁珠江路附近)
注:报名通过审核后,请持有效票二维码参会。




议程安排:




分享介绍:




玄陵(郭超) 阿里云 工程师
嘉宾介绍:玄陵(郭超),阿里云工程师,了解常见分布式大数据数据库,并有一定实战经验。
分享主题:阿里云HBase备份恢复的原理以及实践
内容概要: 主要介绍阿里云HBase的备份恢复的设计背景,原理以及实现,以及与业内大部分的分布式大数据数据库备份恢复的异同。





蒋晓明  毕马威智能创新空间 技术经理
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
分享主题:HBase在审计行业的应用
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。






张立明 苏宁高级研发工程师&HBase组件负责人
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

a. 使用现状及发展历程主要包括:集群规模、版本升级、集群部署方式;
b. 功能增强及性能优化主要包括:HA,全局限流,性能优化经验介绍;
c. 运维监控主要包括:系统稳定性和性能方面监控,以及根据监控信息快速定位问题经验介绍,表健康状态监控及自动优化。

主办方介绍:

中国HBase技术社区:为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,由阿里巴巴、小米、网易、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建:中国HBase技术社区(Chinese HBase Technical Community 简称CHTC)。

我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,同时诚邀广大HBase技术爱好者加入。大家在工作学习遇到HBase技术问题,可以把问题发布到中国HBase技术社区论坛http://hbase.group,欢迎大家论坛上面提问留言讨论。想了解更多HBase技术,关注HBase技术社区公众号(微信号:hbasegroup),邀请进社区的讨论群。




DataFun定位于最“实用”的数据科学社区,主要形式为线下的深度沙龙、线上的内容整理。希望将工业界专家在各自场景下的实践经验,通过DataFun的平台传播和扩散,对即将或已经开始相关尝试的同学有启发和借鉴。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个分享、交流、学习、成长的平台,让数据科学领域的知识和经验更好的传播和落地产生价值。

DataFun社区成立至今,已经成功在全国范围内举办数十场线下技术沙龙,有超过一百位的业内专家参与分享,聚集了万余大数据、算法相关领域从业者。




联合主办方:




合作社区: 查看全部
HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术及应用呢?

2018年11月17号,由中国HBase技术社区、DataFun社区联合氪空间主办的中国第八届HBase Meetup将来到南京,届时来自阿里云、毕马威、苏宁等公司HBase的专家们,将为大家分享HBase的应用实践。

主办方:中国HBase技术社区、DataFun社区
联合主办方:氪空间
合作伙伴:云栖社区、掘金社区
时间:2018.11.17,13:00-18:00
地点:南京市玄武区同仁西街7号南楼三层氪空间(地铁珠江路附近)
注:报名通过审核后,请持有效票二维码参会。
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议程安排:
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分享介绍:
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玄陵(郭超) 阿里云 工程师
嘉宾介绍:玄陵(郭超),阿里云工程师,了解常见分布式大数据数据库,并有一定实战经验。
分享主题:阿里云HBase备份恢复的原理以及实践
内容概要: 主要介绍阿里云HBase的备份恢复的设计背景,原理以及实现,以及与业内大部分的分布式大数据数据库备份恢复的异同。

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蒋晓明  毕马威智能创新空间 技术经理
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
分享主题:HBase在审计行业的应用
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。

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张立明 苏宁高级研发工程师&HBase组件负责人
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

a. 使用现状及发展历程主要包括:集群规模、版本升级、集群部署方式;
b. 功能增强及性能优化主要包括:HA,全局限流,性能优化经验介绍;
c. 运维监控主要包括:系统稳定性和性能方面监控,以及根据监控信息快速定位问题经验介绍,表健康状态监控及自动优化。

主办方介绍:

中国HBase技术社区:为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,由阿里巴巴、小米、网易、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建:中国HBase技术社区(Chinese HBase Technical Community 简称CHTC)。

我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,同时诚邀广大HBase技术爱好者加入。大家在工作学习遇到HBase技术问题,可以把问题发布到中国HBase技术社区论坛http://hbase.group,欢迎大家论坛上面提问留言讨论。想了解更多HBase技术,关注HBase技术社区公众号(微信号:hbasegroup),邀请进社区的讨论群。
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DataFun定位于最“实用”的数据科学社区,主要形式为线下的深度沙龙、线上的内容整理。希望将工业界专家在各自场景下的实践经验,通过DataFun的平台传播和扩散,对即将或已经开始相关尝试的同学有启发和借鉴。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个分享、交流、学习、成长的平台,让数据科学领域的知识和经验更好的传播和落地产生价值。

DataFun社区成立至今,已经成功在全国范围内举办数十场线下技术沙龙,有超过一百位的业内专家参与分享,聚集了万余大数据、算法相关领域从业者。
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联合主办方:
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合作社区:
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HBase Meetup 成都站 PPT下载

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 961 次浏览 • 2018-11-05 10:12 • 来自相关话题

2018年11月3号,由中国HBase技术社区、DataFun社区、爱奇艺主办的中国第七届HBase Meetup来到成都。各位嘉宾分享了 HBase 相关的知识。
 
本次会议的分享议题如下:
 
分享主题:HBase2.0重新定义小对象实时存取,PPT下载:http://hbase.group/slides/167
 
嘉宾介绍:天引,专注在大数据领域,拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验,先后参与hbase、phoenix、lindorm等产品的内核引擎研发,目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。
内容概要:小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取,具有低延迟,读写强一致,检索能力强,水平易扩展等关键能力。本文介绍了MOB特性的原理与实现,以及与经典对象存储相比,MOB带来的差异性与优势。

       2. 分享主题:HBase在爱奇艺的应用实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/168 

嘉宾介绍:郑浩南,爱奇艺资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。
内容概要:随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 
      3. 分享主题:Hbase在车联网的应用与实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/169 

嘉宾介绍:巨鹏,g7高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。
内容概要:为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。 查看全部
2018年11月3号,由中国HBase技术社区、DataFun社区、爱奇艺主办的中国第七届HBase Meetup来到成都。各位嘉宾分享了 HBase 相关的知识。
 
本次会议的分享议题如下:
 
  1. 分享主题:HBase2.0重新定义小对象实时存取,PPT下载:http://hbase.group/slides/167

 
嘉宾介绍:天引,专注在大数据领域,拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验,先后参与hbase、phoenix、lindorm等产品的内核引擎研发,目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。
内容概要:小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取,具有低延迟,读写强一致,检索能力强,水平易扩展等关键能力。本文介绍了MOB特性的原理与实现,以及与经典对象存储相比,MOB带来的差异性与优势。

       2. 分享主题:HBase在爱奇艺的应用实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/168 

嘉宾介绍:郑浩南,爱奇艺资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。
内容概要:随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 
      3. 分享主题:Hbase在车联网的应用与实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/169 

嘉宾介绍:巨鹏,g7高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。
内容概要:为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。

HBase在车联网中的应用与实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1272 次浏览 • 2018-11-05 10:07 • 来自相关话题

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾巨鹏 g7 高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。

为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。
 
本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾巨鹏 g7 高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。

为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。
 

HBase在爱奇艺的应用实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 2380 次浏览 • 2018-11-03 20:14 • 来自相关话题

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾郑浩南 爱奇艺 资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。

随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
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本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾郑浩南 爱奇艺 资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。

随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 

HBase基本知识介绍及典型案例分析

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1300 次浏览 • 2018-10-25 20:13 • 来自相关话题

本文来自于2018年10月20日由中国 HBase 技术社区在武汉举办的中国 HBase Meetup 第六次线下交流会。分享者为过往记忆。
本文ppt下载地址:http://hbase.group/slides/162





 
本次分享的内容主要分为以下五点:
 
HBase基本知识;HBase读写流程;RowKey设计要点;HBase生态介绍;HBase典型案例分析。

首先我们简单介绍一下 HBase 是什么。





HBase 最开始是受 Google 的 BigTable 启发而开发的分布式、多版本、面向列的开源数据库。其主要特点是支持上亿行、百万列,支持强一致性、并且具有高扩展、高可用等特点。

既然 HBase 是一种分布式的数据库,那么其和传统的 RMDB 有什么区别的呢?我们先来看看HBase表核心概念,理解这些基本的核心概念对后面我理解 HBase 的读写以及如何设计 HBase 表有着重要的联系。





HBase 表主要由以下几个元素组成:
 
RowKey:表中每条记录的主键;Column Family:列族,将表进行横向切割,后面简称CF;Column:属于某一个列族,可动态添加列;Version Number:类型为Long,默认值是系统时间戳,可由用户自定义;Value:真实的数据。

大家可以从上面的图看出:一行(Row)数据是可以包含一个或多个 Column Family,但是我们并不推荐一张 HBase 表的 Column Family 超过三个。Column 是属于 Column Family 的,一个 Column Family 包含一个或多个 Column。

在物理层面上,所有的数据其实是存放在 Region 里面的,而 Region 又由 RegionServer 管理,其对于的关系如下:




 
Region:一段数据的集合;RegionServer:用于存放Region的服务。

从上面的图也可以清晰看到,一个 RegionServer 管理多个 Region;而一个 Region 管理一个或多个 Column Family。
到这里我们已经了解了 HBase 表的组成,但是 HBase 表里面的数据到底是怎么存储的呢?





上面是一张从逻辑上看 HBase 表形式,这个和关系型数据库很类似。那么如果我们再深入看,可以看出,这张表的划分可以如下图表示。




从上图大家可以明显看出,这张表有两个 Column Family ,分别为 personal 和 office。而 personal 又有三列name、city 以及 phone;office 有两列 tel 以及 address。由于存储在 HBase 里面的表一般有上亿行,所以 HBase 表会对整个数据按照 RowKey 进行字典排序,然后再对这张表进行横向切割。切割出来的数据是存储在 Region 里面,而不同的 Column Family 虽然属于一行,但是其在底层存储是放在不同的 Region 里。所以这张表我用了六种颜色表示,也就是说,这张表的数据会被放在六个 Region 里面的,这就可以把数据尽可能的分散到整个集群。

在前面我们介绍了 HBase 其实是面向列的数据库,所以说一行 HBase 的数据其实是分了好几行存储,一个列对应一行,HBase 的 KV 结构如下:




为了简便期间,在后面的表示我们删除了类似于 Key Length 的属性,只保留 Row Key、Column Family、Column Qualifier等信息。所以 RowKey 为 Row1 的数据第一列表示为上图最后一行的形式。以此类推,整个表的存储就可以如下表示:




大家可以从上面的 kv 表现形式看出,Row11 的 phone 这列其实是没有数据的,在 HBase 的底层存储里面也就没有存储这列了,这点和我们传统的关系型数据库有很大的区别,有了这个特点, HBase 特别适合存储稀疏表。

我们前面也将了 HBase 其实是多版本的,那如果我们修改了 HBase 表的一列,HBase 又是如何存储的呢?




比如上如中我们将 Row1 的 city 列从北京修改为上海了,如果使用 KV 表示的话,我们可以看出其实底层存储了两条数据,这两条数据的版本是不一样的,最新的一条数据版本比之前的新。总结起来就是:
 
HBase支持数据多版本特性,通过带有不同时间戳的多个KeyValue版本来实现的;每次put,delete都会产生一个新的Cell,都拥有一个版本;默认只存放数据的三个版本,可以配置;查询默认返回最新版本的数据,可以通过制定版本号或版本数获取旧数据。

到这里我们已经了解了 HBase 表及其底层的 KV 存储了,现在让我们来了解一下 HBase 是如何读写数据的。首先我们来看看 HBase 的架构设计,这种图来自于社区:





HBase 的写过程如下:
先将数据写到WAL中;WAL 存放在HDFS之上;每次Put、Delete操作的数据均追加到WAL末端;持久化到WAL之后,再写到MemStore中;两者写完返回ACK到客户端。





MemStore 其实是一种内存结构,一个Column Family 对应一个MemStore,MemStore 里面的数据也是对 Rowkey 进行字典排序的,如下:




既然我们写数都是先写 WAL,再写 MemStore ,而 MemStore 是内存结构,所以 MemStore 总会写满的,将 MemStore 的数据从内存刷写到磁盘的操作成为 flush:




以下几种行为会导致 flush 操作
全局内存控制;MemStore使用达到上限;RegionServer的Hlog数量达到上限;手动触发;关闭RegionServer触发。

每次 flush 操作都是将一个 MemStore 的数据写到一个 HFile 里面的,所以上图中 HDFS 上有许多个 HFile 文件。文件多了会对后面的读操作有影响,所以 HBase 会隔一定的时间将 HFile 进行合并。根据合并的范围不同分为 Minor Compaction 和 Major Compaction:





Minor Compaction: 指选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成一个更大的Hfile。
Major Compaction:

将一个column family下所有的 Hfiles 合并成更大的;
删除那些被标记为删除的数据、超过TTL(time-to-live)时限的数据,以及超过了版本数量限制的数据。

HBase 读操作相对于写操作更为复杂,其需要读取 BlockCache、MemStore 以及 HFile。




上图只是简单的表示 HBase 读的操作,实际上读的操作比这个还要复杂,我这里就不深入介绍了。

到这里,有些人可能就想到了,前面我们说 HBase 表按照 Rowkey 分布到集群的不同机器上,那么我们如何去确定我们该读写哪些 RegionServer 呢?这就是 HBase Region 查找的问题,




客户端按照上面的流程查找需要读写的 RegionServer 。这个过程一般是第一次读写的时候进行的,在第一次读取到元数据之后客户端一般会把这些信息缓存到自己内存中,后面操作直接从内存拿就行。当然,后面元数据信息可能还会变动,这时候客户端会再次按照上面流程获取元数据。

到这里整个读写流程得基本知识就讲完了。现在我们来看看 HBase RowKey 的设计要点。我们一般都会说,看 HBase 设计的好不好,就看其 RowKey 设计的好不好,所以RowKey 的设计在后面的写操作至关重要。我们先来看看 Rowkey 的作用




HBase 中的 Rowkey 主要有以下的作用:

读写数据时通过Row Key找到对应的Region
MemStore 中的数据按RowKey字典顺序排序
HFile中的数据按RowKey字典顺序排序

从下图可以看到,底层的 HFile 最终是按照 Rowkey 进行切分的,所以我们的设计原则是结合业务的特点,并考虑高频查询,尽可能的将数据打散到整个集群。




一定要充分分析清楚后面我们的表需要怎么查询。下面我们来看看三种比较场景的 Rowkey 设计方案。














这三种 Rowkey 的设计非常常见,具体的内容图片上也有了,我就不打文字了。

数据如果只是存储在哪里其实并没有什么用,我们还需要有办法能够使用到里面的数据。幸好的是,当前 HBase 有许多的组件可以满足我们各种需求。如下图是 HBase 比较常用的组件:




HBase 的生态主要有:
Phoenix:主要提供使用 SQL 的方式来查询 HBase 里面的数据。一般能够在毫秒级别返回,比较适合 OLTP 场景。Spark:我们可以使用 Spark 进行 OLAP 分析;也可以使用 Spark SQL 来满足比较复杂的 SQL 查询场景;使用 Spark Streaming 来进行实时流分析。Solr:原生的 HBase 只提供了 Rowkey 单主键,如果我们需要对 Rowkey 之外的列进行查找,这时候就会有问题。幸好我们可以使用 Solr 来建立二级索引/全文索引充分满足我们的查询需求。HGraphDB:HGraphDB是分布式图数据库。依托图关联技术,帮助金融机构有效识别隐藏在网络中的黑色信息,在团伙欺诈、黑中介识别等。GeoMesa:目前基于NoSQL数据库的时空数据引擎中功能最丰富、社区贡献人数最多的开源系统。OpenTSDB:基于HBase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库。适合做监控系统;譬如收集大规模集群(包括网络设备、操作系统、应用程序)的监控数据并进行存储,查询。

下面简单介绍一下这些组件。






























有了这么多组件,我们都可以干什么呢?来看看 HBase 的典型案例。




HBase 在风控场景、车联网/物联网、广告推荐、电子商务等行业有这广泛的使用。下面是四个典型案例的架构,由于图片里有详细的文字,我就不再打出来了。



















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本文来自于2018年10月20日由中国 HBase 技术社区在武汉举办的中国 HBase Meetup 第六次线下交流会。分享者为过往记忆。
本文ppt下载地址:http://hbase.group/slides/162

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本次分享的内容主要分为以下五点:
 
  • HBase基本知识;
  • HBase读写流程;
  • RowKey设计要点;
  • HBase生态介绍;
  • HBase典型案例分析。


首先我们简单介绍一下 HBase 是什么。

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HBase 最开始是受 Google 的 BigTable 启发而开发的分布式、多版本、面向列的开源数据库。其主要特点是支持上亿行、百万列,支持强一致性、并且具有高扩展、高可用等特点。

既然 HBase 是一种分布式的数据库,那么其和传统的 RMDB 有什么区别的呢?我们先来看看HBase表核心概念,理解这些基本的核心概念对后面我理解 HBase 的读写以及如何设计 HBase 表有着重要的联系。

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HBase 表主要由以下几个元素组成:
 
  • RowKey:表中每条记录的主键;
  • Column Family:列族,将表进行横向切割,后面简称CF;
  • Column:属于某一个列族,可动态添加列;
  • Version Number:类型为Long,默认值是系统时间戳,可由用户自定义;
  • Value:真实的数据。


大家可以从上面的图看出:一行(Row)数据是可以包含一个或多个 Column Family,但是我们并不推荐一张 HBase 表的 Column Family 超过三个。Column 是属于 Column Family 的,一个 Column Family 包含一个或多个 Column。

在物理层面上,所有的数据其实是存放在 Region 里面的,而 Region 又由 RegionServer 管理,其对于的关系如下:
HBase6-iteblog.jpg

 
  • Region:一段数据的集合;
  • RegionServer:用于存放Region的服务。


从上面的图也可以清晰看到,一个 RegionServer 管理多个 Region;而一个 Region 管理一个或多个 Column Family。
到这里我们已经了解了 HBase 表的组成,但是 HBase 表里面的数据到底是怎么存储的呢?

HBase7-iteblog.jpg

上面是一张从逻辑上看 HBase 表形式,这个和关系型数据库很类似。那么如果我们再深入看,可以看出,这张表的划分可以如下图表示。
HBase8-iteblog.jpg

从上图大家可以明显看出,这张表有两个 Column Family ,分别为 personal 和 office。而 personal 又有三列name、city 以及 phone;office 有两列 tel 以及 address。由于存储在 HBase 里面的表一般有上亿行,所以 HBase 表会对整个数据按照 RowKey 进行字典排序,然后再对这张表进行横向切割。切割出来的数据是存储在 Region 里面,而不同的 Column Family 虽然属于一行,但是其在底层存储是放在不同的 Region 里。所以这张表我用了六种颜色表示,也就是说,这张表的数据会被放在六个 Region 里面的,这就可以把数据尽可能的分散到整个集群。

在前面我们介绍了 HBase 其实是面向列的数据库,所以说一行 HBase 的数据其实是分了好几行存储,一个列对应一行,HBase 的 KV 结构如下:
HBase9-iteblog.jpg

为了简便期间,在后面的表示我们删除了类似于 Key Length 的属性,只保留 Row Key、Column Family、Column Qualifier等信息。所以 RowKey 为 Row1 的数据第一列表示为上图最后一行的形式。以此类推,整个表的存储就可以如下表示:
HBase10-iteblog.jpg

大家可以从上面的 kv 表现形式看出,Row11 的 phone 这列其实是没有数据的,在 HBase 的底层存储里面也就没有存储这列了,这点和我们传统的关系型数据库有很大的区别,有了这个特点, HBase 特别适合存储稀疏表。

我们前面也将了 HBase 其实是多版本的,那如果我们修改了 HBase 表的一列,HBase 又是如何存储的呢?
HBase11-iteblog.jpg

比如上如中我们将 Row1 的 city 列从北京修改为上海了,如果使用 KV 表示的话,我们可以看出其实底层存储了两条数据,这两条数据的版本是不一样的,最新的一条数据版本比之前的新。总结起来就是:
 
  • HBase支持数据多版本特性,通过带有不同时间戳的多个KeyValue版本来实现的;
  • 每次put,delete都会产生一个新的Cell,都拥有一个版本;
  • 默认只存放数据的三个版本,可以配置;
  • 查询默认返回最新版本的数据,可以通过制定版本号或版本数获取旧数据。


到这里我们已经了解了 HBase 表及其底层的 KV 存储了,现在让我们来了解一下 HBase 是如何读写数据的。首先我们来看看 HBase 的架构设计,这种图来自于社区:

HBase13-iteblog.jpg

HBase 的写过程如下:
  • 先将数据写到WAL中;
  • WAL 存放在HDFS之上;
  • 每次Put、Delete操作的数据均追加到WAL末端;
  • 持久化到WAL之后,再写到MemStore中;
  • 两者写完返回ACK到客户端。


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MemStore 其实是一种内存结构,一个Column Family 对应一个MemStore,MemStore 里面的数据也是对 Rowkey 进行字典排序的,如下:
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既然我们写数都是先写 WAL,再写 MemStore ,而 MemStore 是内存结构,所以 MemStore 总会写满的,将 MemStore 的数据从内存刷写到磁盘的操作成为 flush:
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以下几种行为会导致 flush 操作
  • 全局内存控制;
  • MemStore使用达到上限;
  • RegionServer的Hlog数量达到上限;
  • 手动触发;
  • 关闭RegionServer触发。


每次 flush 操作都是将一个 MemStore 的数据写到一个 HFile 里面的,所以上图中 HDFS 上有许多个 HFile 文件。文件多了会对后面的读操作有影响,所以 HBase 会隔一定的时间将 HFile 进行合并。根据合并的范围不同分为 Minor Compaction 和 Major Compaction:

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Minor Compaction: 指选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成一个更大的Hfile。
Major Compaction:

将一个column family下所有的 Hfiles 合并成更大的;
删除那些被标记为删除的数据、超过TTL(time-to-live)时限的数据,以及超过了版本数量限制的数据。

HBase 读操作相对于写操作更为复杂,其需要读取 BlockCache、MemStore 以及 HFile。
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上图只是简单的表示 HBase 读的操作,实际上读的操作比这个还要复杂,我这里就不深入介绍了。

到这里,有些人可能就想到了,前面我们说 HBase 表按照 Rowkey 分布到集群的不同机器上,那么我们如何去确定我们该读写哪些 RegionServer 呢?这就是 HBase Region 查找的问题,
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客户端按照上面的流程查找需要读写的 RegionServer 。这个过程一般是第一次读写的时候进行的,在第一次读取到元数据之后客户端一般会把这些信息缓存到自己内存中,后面操作直接从内存拿就行。当然,后面元数据信息可能还会变动,这时候客户端会再次按照上面流程获取元数据。

到这里整个读写流程得基本知识就讲完了。现在我们来看看 HBase RowKey 的设计要点。我们一般都会说,看 HBase 设计的好不好,就看其 RowKey 设计的好不好,所以RowKey 的设计在后面的写操作至关重要。我们先来看看 Rowkey 的作用
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HBase 中的 Rowkey 主要有以下的作用:

读写数据时通过Row Key找到对应的Region
MemStore 中的数据按RowKey字典顺序排序
HFile中的数据按RowKey字典顺序排序

从下图可以看到,底层的 HFile 最终是按照 Rowkey 进行切分的,所以我们的设计原则是结合业务的特点,并考虑高频查询,尽可能的将数据打散到整个集群。
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一定要充分分析清楚后面我们的表需要怎么查询。下面我们来看看三种比较场景的 Rowkey 设计方案。

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这三种 Rowkey 的设计非常常见,具体的内容图片上也有了,我就不打文字了。

数据如果只是存储在哪里其实并没有什么用,我们还需要有办法能够使用到里面的数据。幸好的是,当前 HBase 有许多的组件可以满足我们各种需求。如下图是 HBase 比较常用的组件:
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HBase 的生态主要有:
  • Phoenix:主要提供使用 SQL 的方式来查询 HBase 里面的数据。一般能够在毫秒级别返回,比较适合 OLTP 场景。
  • Spark:我们可以使用 Spark 进行 OLAP 分析;也可以使用 Spark SQL 来满足比较复杂的 SQL 查询场景;使用 Spark Streaming 来进行实时流分析。
  • Solr:原生的 HBase 只提供了 Rowkey 单主键,如果我们需要对 Rowkey 之外的列进行查找,这时候就会有问题。幸好我们可以使用 Solr 来建立二级索引/全文索引充分满足我们的查询需求。
  • HGraphDB:HGraphDB是分布式图数据库。依托图关联技术,帮助金融机构有效识别隐藏在网络中的黑色信息,在团伙欺诈、黑中介识别等。
  • GeoMesa:目前基于NoSQL数据库的时空数据引擎中功能最丰富、社区贡献人数最多的开源系统。
  • OpenTSDB:基于HBase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库。适合做监控系统;譬如收集大规模集群(包括网络设备、操作系统、应用程序)的监控数据并进行存储,查询。


下面简单介绍一下这些组件。

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有了这么多组件,我们都可以干什么呢?来看看 HBase 的典型案例。

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HBase 在风控场景、车联网/物联网、广告推荐、电子商务等行业有这广泛的使用。下面是四个典型案例的架构,由于图片里有详细的文字,我就不再打出来了。
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2018 HBase Meetup 演讲者和议题征集

活动过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1968 次浏览 • 2018-07-30 14:21 • 来自相关话题

HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,分别在各大城市进行。前四期 HBase Meetup 会议分别在北京、杭州和上海圆满结束。来自各大公司的各位 HBase 的 PMC、committer 共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 

接下来我们将在武汉、成都、南京、苏州、广州、西安、厦门以及重庆等城市继续举办 HBase Meetup 会议。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://cn.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase 内容相关,鼓励大家分享 HBase 使用场景。
 
投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。
 
报名咨询:
微信:iteblog
钉钉:rvix4rb

各地 Meetup 举办时间:











下面几个城市需要投票决定是否举办,投票地址:https://wj.qq.com/s/2315656/9e0f






后续活动报名时间以及网址请关照 HBase技术社区官方网站以及 HBase技术社区 公众号。
 
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HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,分别在各大城市进行。前四期 HBase Meetup 会议分别在北京、杭州和上海圆满结束。来自各大公司的各位 HBase 的 PMC、committer 共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 

接下来我们将在武汉、成都、南京、苏州、广州、西安、厦门以及重庆等城市继续举办 HBase Meetup 会议。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://cn.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase 内容相关,鼓励大家分享 HBase 使用场景。
 
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各地 Meetup 举办时间

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下面几个城市需要投票决定是否举办,投票地址:https://wj.qq.com/s/2315656/9e0f

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中国HBase技术社区主办的 BigData NoSQL Meetup(上海站)报名了

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 613 次浏览 • 2019-05-17 12:12 • 来自相关话题

大家可能对去年在各大城市举办的 HBase Meetup 很有印象,今年为了与更多的开发者们交流大数据和NoSQL,我们把 HBase Meetup 名字修改成  BigData NoSQL Meetup 了!这样我们的线下交流不不再限于 HBase 了,我们的开发者们就能更全面地了解大数据了。

BigData NoSQL Meetup(上海站)我们联合了中国 Cassandra 技术社区(官方网站 http://cassandra123.com/,微信公众号:Cassandra技术社区)、云栖社区、DataFun 以及 TechDay 等众多社区来一起为大家组织一场大的线下交流。

这次会议的地点时间为:2019年5月25日 14:00 ~ 2019年5月25日 18:00 , (上海杨浦)长阳路1687号长阳创谷-1号楼1111室。

免费报名地址:https://www.huodongxing.com/event/6492404443100
演讲主题及嘉宾
Topic1:HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
主要介绍HBase实时同步的场景,开源HBase Replication使用和原理、阿里内部对HBase实时同步的方案探索和优化






Topic2:SAIC Spark查询优化案例分享
本次主要分享上汽集团对于Spark查询的优化思路。大数据量的精确查询是我们经常遇到的一类场景。为了解决此类问题,我们做了诸多实践。实践思路主要分为两类,一类主要着眼于物理层面,主要为了缩小数据源的范围,有些甚至可以做到精确定位。另一类主要着眼于查询计划的优化,在使用Spark CBO的同时,我们探索并实现了一些特定case的聚合函数下推。相信对有类似需求的工程师们会有所帮助。






Topic3:Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
主要介绍云HBase/Phoenix引入Search Index的背景,基本实现原理,使用方式以及应用案例






Topic4:Phoenix在客服系统的实践
实时查询平台的背景、难点、Phoenix解决的问题、Phoenix-Sql的优化,Phoenix与实时数仓的融合思路






议程安排

13:30-14:00  签到

14:00-14:40 HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
讲师:熊嘉男 花名:侧田

14:40-15:20 SAIC Spark查询优化案例分享
讲师:陈奕杰

15:20-15:30 抽奖环节

15:30-16:10 Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
讲师:天斯

16:10-16:50 Phoenix在客服系统的实践
讲师:吴少杰

更多嘉宾正在路上,敬请期待《《《《《《《

合作伙伴

主办:中国 Cassandra 技术社区,中国HBase技术社区,阿里云多模数据库组;云栖社区;DataFun;TechDay 
合作伙伴:开源中国,SegmentFault;掘金;示说网
官方报名平台:活动行

技术交流

本群为HBase+Spark技术交流讨论,整合最优质的专家资源和技术资料会定期开展线下技术沙龙,专家技术直播,专家答疑活动
点击链接入群 https://dwz.cn/Fvqv066s 或扫码进群






本群为Cassandra技术交流讨论,整合最优质的专家资源和技术资料会定期开展线下技术沙龙,专家技术直播,专家答疑活动

Cassandra 社区大群:https://c.tb.cn/F3.ZRTY0o






Cassandra 技术社区微信公众号:





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大家可能对去年在各大城市举办的 HBase Meetup 很有印象,今年为了与更多的开发者们交流大数据和NoSQL,我们把 HBase Meetup 名字修改成  BigData NoSQL Meetup 了!这样我们的线下交流不不再限于 HBase 了,我们的开发者们就能更全面地了解大数据了。

BigData NoSQL Meetup(上海站)我们联合了中国 Cassandra 技术社区(官方网站 http://cassandra123.com/,微信公众号:Cassandra技术社区)、云栖社区、DataFun 以及 TechDay 等众多社区来一起为大家组织一场大的线下交流。

这次会议的地点时间为:2019年5月25日 14:00 ~ 2019年5月25日 18:00 , (上海杨浦)长阳路1687号长阳创谷-1号楼1111室。

免费报名地址:https://www.huodongxing.com/event/6492404443100
演讲主题及嘉宾
Topic1:HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
主要介绍HBase实时同步的场景,开源HBase Replication使用和原理、阿里内部对HBase实时同步的方案探索和优化

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Topic2:SAIC Spark查询优化案例分享
本次主要分享上汽集团对于Spark查询的优化思路。大数据量的精确查询是我们经常遇到的一类场景。为了解决此类问题,我们做了诸多实践。实践思路主要分为两类,一类主要着眼于物理层面,主要为了缩小数据源的范围,有些甚至可以做到精确定位。另一类主要着眼于查询计划的优化,在使用Spark CBO的同时,我们探索并实现了一些特定case的聚合函数下推。相信对有类似需求的工程师们会有所帮助。

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Topic3:Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
主要介绍云HBase/Phoenix引入Search Index的背景,基本实现原理,使用方式以及应用案例

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Topic4:Phoenix在客服系统的实践
实时查询平台的背景、难点、Phoenix解决的问题、Phoenix-Sql的优化,Phoenix与实时数仓的融合思路

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议程安排

13:30-14:00  签到

14:00-14:40 HBase实时数据同步解决方案的设计与实践
讲师:熊嘉男 花名:侧田

14:40-15:20 SAIC Spark查询优化案例分享
讲师:陈奕杰

15:20-15:30 抽奖环节

15:30-16:10 Phoenix Search Index 功能与应用场景介绍
讲师:天斯

16:10-16:50 Phoenix在客服系统的实践
讲师:吴少杰

更多嘉宾正在路上,敬请期待《《《《《《《

合作伙伴

主办:中国 Cassandra 技术社区,中国HBase技术社区,阿里云多模数据库组;云栖社区;DataFun;TechDay 
合作伙伴:开源中国,SegmentFault;掘金;示说网
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基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1462 次浏览 • 2019-03-28 11:07 • 来自相关话题

讲师:沐远。
首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
讲师:沐远。
首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。

云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 854 次浏览 • 2019-03-28 11:06 • 来自相关话题

讲师:郭泽晖
1.OpenTSDB设计介绍
2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
讲师:郭泽晖
1.OpenTSDB设计介绍
2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式

HBase在有赞的平台实践和应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1058 次浏览 • 2019-03-28 11:05 • 来自相关话题

 讲师:赵原,数据开发工程师,介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
 
 讲师:赵原,数据开发工程师,介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
 

中国HBase技术社区第十届meetup--HBase生态实践 (杭州站)

hbase过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 894 次浏览 • 2019-02-27 14:16 • 来自相关话题

报名地址:点我报名
 
演讲主题及嘉宾
Topic1:基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
           首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
Topic2:HBase在有赞的平台实践和应用
          介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
Topic3:云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化
          1.OpenTSDB设计介绍
          2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
          3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
Topic4:Flink+HBase实时计算场景
         1.Flink简介
         2.Flink优势
         3.Flink典型应用场景
         4.Flink和HBase结合的案例分享

议程安排

13:30-14:00  签到
14:00-14:40  基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台   讲师:沐远
14:40-15:20  HBase在有赞的平台实践和应用 讲师:赵原
15:20-15:30  抽奖环节
15:30-16:10  云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化  讲师:郭泽晖
16:10-16:50  Flink+HBase实时计算场景 讲师:吾与

*主办:中国HBase技术社区;云栖社区

*协办:阿里云飞天八部多模型数据库组;DataFun社区

*合作伙伴:云栖TechDay;开源中国;SegmentFault;掘金;活动行;示说网
 




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报名地址:点我报名
 
演讲主题及嘉宾
  • Topic1:基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台

           首先介绍下Spark的发展之路,HBase结合Spark如何构建企业级数据处理平台,最后介绍下相关的案例。
  • Topic2:HBase在有赞的平台实践和应用

          介绍HBase在有赞的部署实践,管控平台实践,我们在社区1.2.6版本之上做了哪些改造,修复了哪些bug,以及结合在有赞的业务场景,介绍HBase的应用实践。
  • Topic3:云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化

          1.OpenTSDB设计介绍
          2.介绍云HBase OpenTSDB 压缩优化
          3.介绍云HBase OpenTSDB 使用模式
  • Topic4:Flink+HBase实时计算场景

         1.Flink简介
         2.Flink优势
         3.Flink典型应用场景
         4.Flink和HBase结合的案例分享

议程安排

13:30-14:00  签到
14:00-14:40  基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台   讲师:沐远
14:40-15:20  HBase在有赞的平台实践和应用 讲师:赵原
15:20-15:30  抽奖环节
15:30-16:10  云HBase之OpenTSDB时序引擎压缩优化  讲师:郭泽晖
16:10-16:50  Flink+HBase实时计算场景 讲师:吾与

*主办:中国HBase技术社区;云栖社区

*协办:阿里云飞天八部多模型数据库组;DataFun社区

*合作伙伴:云栖TechDay;开源中国;SegmentFault;掘金;活动行;示说网
 
议程图-2.jpg

 

2019 HBase Meetup 演讲者和议题征集

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1510 次浏览 • 2019-02-14 11:00 • 来自相关话题

HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,在全国各大城市举办。在过去的2018年,我们在北京、上海、杭州、深圳以及武汉等城市举办了9场 HBase Meetup 会议,来自各大公司的 HBase PMC、committer 以及 HBase 开发者共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 
 
2019年,我们继续在全国举办 HBase 线下交流会。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://hbasegroup.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase、Spark、Phoenix、Solr、时序、时空以及图等使用案例,相关经验等。
投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。
 
报名咨询:
微信:iteblog (备注 HBase Meetup)
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各地 Meetup 举办时间:
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HBase Meetup 会议由 HBase技术社区主办,在全国各大城市举办。在过去的2018年,我们在北京、上海、杭州、深圳以及武汉等城市举办了9场 HBase Meetup 会议,来自各大公司的 HBase PMC、committer 以及 HBase 开发者共聚一堂,为大家分享了 HBase 技术解析及应用实践。 
 
2019年,我们继续在全国举办 HBase 线下交流会。现向大家征集这几次会议的大会演讲者和议题,如果大家有意来分享,可以到 http://hbasegroup.mikecrm.com/zh19LHN 参加调查问卷,欢迎大家踊跃参与。同时愿意主动主办的公司,也可以来联系我。
 
议题范围:HBase、Spark、Phoenix、Solr、时序、时空以及图等使用案例,相关经验等。
投送议题时需要说明议题名称和简介,PPT可后续完成。
 
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各地 Meetup 举办时间:
 

HBase Meetup 2019 年计划安排

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 4 个评论 • 1087 次浏览 • 2019-01-02 16:49 • 来自相关话题

2018年我们在全国各地举办了9场HBase Meetup会议。2019年,我们将继续为大家举办 HBase Meetup 会议,目前计划安排如下:
 
2018年我们在全国各地举办了9场HBase Meetup会议。2019年,我们将继续为大家举办 HBase Meetup 会议,目前计划安排如下:
 

HBase在58的实践和应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1387 次浏览 • 2018-12-29 09:28 • 来自相关话题

本文是58何良均嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等
 
本文是58何良均嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等
 

图数据库 hgraphdb 介绍

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1333 次浏览 • 2018-12-24 10:04 • 来自相关话题

本文是阿里陈江嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。
课程介绍::HGraphDB是一个使用HBase作为底层存储的图数据库,是Apache TinkerPop3接口的实现。
讲师:陈江——阿里高级技术专家
在分布式存储领域及数据库领域有非常丰富的经验。
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本文是阿里陈江嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。
课程介绍::HGraphDB是一个使用HBase作为底层存储的图数据库,是Apache TinkerPop3接口的实现。
讲师:陈江——阿里高级技术专家
在分布式存储领域及数据库领域有非常丰富的经验。
 

HBase 基本知识介绍及典型案例分析

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 2006 次浏览 • 2018-12-24 10:01 • 来自相关话题

本文是阿里的吴阳平嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。
讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师 「过往记忆博客( https://www.iteblog.com ) 博主。」
负责HBase时空、时序、分析、图等业务架构、业务场景以及车联网、物联网等行业的存储分析大数据方案。热衷于大数据(Hadoop、HBase、Spark等)相关技术。 查看全部
本文是阿里的吴阳平嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。
讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师 「过往记忆博客( https://www.iteblog.com ) 博主。」
负责HBase时空、时序、分析、图等业务架构、业务场景以及车联网、物联网等行业的存储分析大数据方案。热衷于大数据(Hadoop、HBase、Spark等)相关技术。

HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1568 次浏览 • 2018-12-24 09:55 • 来自相关话题

本文是360的王小勇嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。
讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师
在360先后负责hdfs的版本开发和功能定制化、参与并完成了hbase 0.8.9版本的定制化和多项技术升级;带领技术团队,hbase2.0的应用实践过程中主导了多项改进,推动了hbase从低版本到hbase 2.0版本的平滑过度和功能迁移。 查看全部
本文是360的王小勇嘉宾在中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践的分享。课程介绍:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。
讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师
在360先后负责hdfs的版本开发和功能定制化、参与并完成了hbase 0.8.9版本的定制化和多项技术升级;带领技术团队,hbase2.0的应用实践过程中主导了多项改进,推动了hbase从低版本到hbase 2.0版本的平滑过度和功能迁移。

中国HBase技术社区第九届meetup-HBase典型应用场景与实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 781 次浏览 • 2018-12-18 19:38 • 来自相关话题

会议时间
2018年12月23日 14:00 ~ 2018年12月23日 18:00  (北京朝阳)360公司 A座一层发布厅,报名地址:http://www.huodongxing.com/event/1469391290300





 本期嘉宾介绍





本期活动主题

  13:30-14:00  

   签到

  14:00-14:40 

  HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践       

  讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师

  介绍内容:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。

  14:40-15:20   

   HBase 基本知识介绍及典型案例分析

   讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师

   介绍内容:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。

  15:20-15:30   

   抽奖环节 送360、阿里、京东、58专属定制的礼品

  15:30-16:10    

   HBase在无界零售中的应用

   讲师:诸葛子房——京东大数据工程师

   介绍内容:Hbase存储的优势;Hbase案例分享;Hbase数据分析

  16:10-16:50    

   图数据库hgraphdb介绍

   讲师:陈江——阿里高级技术专家

   介绍内容:HGraphDB 是一个使用 HBase 作为底层存储的图数据库, 是 Apache TinkerPop 3 接口的实现。


  16:50-17:30   

   HBase在58的实践和应用

   讲师:何良均——58大数据工程师

   介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等


主办:中国HBase技术社区

协办:360技术委员会;阿里云飞天八部多模型数据库组;云栖社区;360大学;360系统部,DataFun社区

合作伙伴:开源中国;SegmentFault;掘金;示说网

活动官方报名平台:活动行


技术社群及公众号推荐:


【HBase中国钉钉技术交流社群】:

为了更好的服务HBase开发者,我们启用了钉钉企业号。并每周在群内进行【技术分享直播】和【在线回答技术问题】。

欢迎大家入群,点击link 入群:  https://dwz.cn/Fvqv066s 查看全部
会议时间
2018年12月23日 14:00 ~ 2018年12月23日 18:00  (北京朝阳)360公司 A座一层发布厅,报名地址:http://www.huodongxing.com/event/1469391290300

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 本期嘉宾介绍

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本期活动主题

  13:30-14:00  

   签到

  14:00-14:40 

  HBase 2.0 在360的技术改进与应用实践       

  讲师:王小勇——360系统部分布式存储方向架构师

  介绍内容:HBase在360的使用现状和发展历程,以及在升级HBase2.0的过程中发现的问题与改进。

  14:40-15:20   

   HBase 基本知识介绍及典型案例分析

   讲师:吴阳平——阿里云HBase业务架构师

   介绍内容:HBase基础知识介绍,Rowkey设计技巧,HBase企业级特性及组件介绍,HBase+Spark典型案例分析。

  15:20-15:30   

   抽奖环节 送360、阿里、京东、58专属定制的礼品

  15:30-16:10    

   HBase在无界零售中的应用

   讲师:诸葛子房——京东大数据工程师

   介绍内容:Hbase存储的优势;Hbase案例分享;Hbase数据分析

  16:10-16:50    

   图数据库hgraphdb介绍

   讲师:陈江——阿里高级技术专家

   介绍内容:HGraphDB 是一个使用 HBase 作为底层存储的图数据库, 是 Apache TinkerPop 3 接口的实现。


  16:50-17:30   

   HBase在58的实践和应用

   讲师:何良均——58大数据工程师

   介绍内容:HBase在58的实践和应用,包括平台建设、生态建设、平台监控、平台运营等


主办:中国HBase技术社区

协办:360技术委员会;阿里云飞天八部多模型数据库组;云栖社区;360大学;360系统部,DataFun社区

合作伙伴:开源中国;SegmentFault;掘金;示说网

活动官方报名平台:活动行


技术社群及公众号推荐:


【HBase中国钉钉技术交流社群】:

为了更好的服务HBase开发者,我们启用了钉钉企业号。并每周在群内进行【技术分享直播】和【在线回答技术问题】。

欢迎大家入群,点击link 入群:  https://dwz.cn/Fvqv066s

HBase在苏宁的应用和实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1721 次浏览 • 2018-11-19 10:21 • 来自相关话题

嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。 查看全部
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

Base在审计行业的应用

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 883 次浏览 • 2018-11-19 10:17 • 来自相关话题

嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,技术经理,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,技术经理,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。

中国HBase技术社区第八届MeetUp ——HBase典型应用场景与实践(南京站)

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 816 次浏览 • 2018-11-06 14:30 • 来自相关话题

HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术及应用呢?

2018年11月17号,由中国HBase技术社区、DataFun社区联合氪空间主办的中国第八届HBase Meetup将来到南京,届时来自阿里云、毕马威、苏宁等公司HBase的专家们,将为大家分享HBase的应用实践。

主办方:中国HBase技术社区、DataFun社区
联合主办方:氪空间
合作伙伴:云栖社区、掘金社区
时间:2018.11.17,13:00-18:00
地点:南京市玄武区同仁西街7号南楼三层氪空间(地铁珠江路附近)
注:报名通过审核后,请持有效票二维码参会。




议程安排:




分享介绍:




玄陵(郭超) 阿里云 工程师
嘉宾介绍:玄陵(郭超),阿里云工程师,了解常见分布式大数据数据库,并有一定实战经验。
分享主题:阿里云HBase备份恢复的原理以及实践
内容概要: 主要介绍阿里云HBase的备份恢复的设计背景,原理以及实现,以及与业内大部分的分布式大数据数据库备份恢复的异同。





蒋晓明  毕马威智能创新空间 技术经理
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
分享主题:HBase在审计行业的应用
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。






张立明 苏宁高级研发工程师&HBase组件负责人
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

a. 使用现状及发展历程主要包括:集群规模、版本升级、集群部署方式;
b. 功能增强及性能优化主要包括:HA,全局限流,性能优化经验介绍;
c. 运维监控主要包括:系统稳定性和性能方面监控,以及根据监控信息快速定位问题经验介绍,表健康状态监控及自动优化。

主办方介绍:

中国HBase技术社区:为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,由阿里巴巴、小米、网易、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建:中国HBase技术社区(Chinese HBase Technical Community 简称CHTC)。

我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,同时诚邀广大HBase技术爱好者加入。大家在工作学习遇到HBase技术问题,可以把问题发布到中国HBase技术社区论坛http://hbase.group,欢迎大家论坛上面提问留言讨论。想了解更多HBase技术,关注HBase技术社区公众号(微信号:hbasegroup),邀请进社区的讨论群。




DataFun定位于最“实用”的数据科学社区,主要形式为线下的深度沙龙、线上的内容整理。希望将工业界专家在各自场景下的实践经验,通过DataFun的平台传播和扩散,对即将或已经开始相关尝试的同学有启发和借鉴。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个分享、交流、学习、成长的平台,让数据科学领域的知识和经验更好的传播和落地产生价值。

DataFun社区成立至今,已经成功在全国范围内举办数十场线下技术沙龙,有超过一百位的业内专家参与分享,聚集了万余大数据、算法相关领域从业者。




联合主办方:




合作社区: 查看全部
HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术及应用呢?

2018年11月17号,由中国HBase技术社区、DataFun社区联合氪空间主办的中国第八届HBase Meetup将来到南京,届时来自阿里云、毕马威、苏宁等公司HBase的专家们,将为大家分享HBase的应用实践。

主办方:中国HBase技术社区、DataFun社区
联合主办方:氪空间
合作伙伴:云栖社区、掘金社区
时间:2018.11.17,13:00-18:00
地点:南京市玄武区同仁西街7号南楼三层氪空间(地铁珠江路附近)
注:报名通过审核后,请持有效票二维码参会。
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议程安排:
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分享介绍:
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玄陵(郭超) 阿里云 工程师
嘉宾介绍:玄陵(郭超),阿里云工程师,了解常见分布式大数据数据库,并有一定实战经验。
分享主题:阿里云HBase备份恢复的原理以及实践
内容概要: 主要介绍阿里云HBase的备份恢复的设计背景,原理以及实现,以及与业内大部分的分布式大数据数据库备份恢复的异同。

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蒋晓明  毕马威智能创新空间 技术经理
嘉宾介绍:蒋晓明  现就职于毕马威智能创新空间,主要从事数据平台的建设,热衷于大数据相关技术的研究
分享主题:HBase在审计行业的应用
内容概要:a. 企业财务详情查询,HBase提供多维度快速查询;b. 企业自动化电子对账,HBase提供多维度匹配。

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张立明 苏宁高级研发工程师&HBase组件负责人
嘉宾介绍:张立明,苏宁高级研发工程师,HBase组件负责人,负责HBase平台的可用性和稳定性建设,热衷于大数据相关技术。
分享主题: HBase在苏宁的应用和实践
内容概要:介绍HBase在苏宁的主要使用场景,围绕使用场景介绍HBase在苏宁的使用现状及发展历程、功能增强及性能优化、运维监控。

a. 使用现状及发展历程主要包括:集群规模、版本升级、集群部署方式;
b. 功能增强及性能优化主要包括:HA,全局限流,性能优化经验介绍;
c. 运维监控主要包括:系统稳定性和性能方面监控,以及根据监控信息快速定位问题经验介绍,表健康状态监控及自动优化。

主办方介绍:

中国HBase技术社区:为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,由阿里巴巴、小米、网易、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建:中国HBase技术社区(Chinese HBase Technical Community 简称CHTC)。

我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,同时诚邀广大HBase技术爱好者加入。大家在工作学习遇到HBase技术问题,可以把问题发布到中国HBase技术社区论坛http://hbase.group,欢迎大家论坛上面提问留言讨论。想了解更多HBase技术,关注HBase技术社区公众号(微信号:hbasegroup),邀请进社区的讨论群。
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DataFun定位于最“实用”的数据科学社区,主要形式为线下的深度沙龙、线上的内容整理。希望将工业界专家在各自场景下的实践经验,通过DataFun的平台传播和扩散,对即将或已经开始相关尝试的同学有启发和借鉴。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个分享、交流、学习、成长的平台,让数据科学领域的知识和经验更好的传播和落地产生价值。

DataFun社区成立至今,已经成功在全国范围内举办数十场线下技术沙龙,有超过一百位的业内专家参与分享,聚集了万余大数据、算法相关领域从业者。
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联合主办方:
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合作社区:
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HBase Meetup 成都站 PPT下载

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 961 次浏览 • 2018-11-05 10:12 • 来自相关话题

2018年11月3号,由中国HBase技术社区、DataFun社区、爱奇艺主办的中国第七届HBase Meetup来到成都。各位嘉宾分享了 HBase 相关的知识。
 
本次会议的分享议题如下:
 
分享主题:HBase2.0重新定义小对象实时存取,PPT下载:http://hbase.group/slides/167
 
嘉宾介绍:天引,专注在大数据领域,拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验,先后参与hbase、phoenix、lindorm等产品的内核引擎研发,目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。
内容概要:小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取,具有低延迟,读写强一致,检索能力强,水平易扩展等关键能力。本文介绍了MOB特性的原理与实现,以及与经典对象存储相比,MOB带来的差异性与优势。

       2. 分享主题:HBase在爱奇艺的应用实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/168 

嘉宾介绍:郑浩南,爱奇艺资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。
内容概要:随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 
      3. 分享主题:Hbase在车联网的应用与实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/169 

嘉宾介绍:巨鹏,g7高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。
内容概要:为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。 查看全部
2018年11月3号,由中国HBase技术社区、DataFun社区、爱奇艺主办的中国第七届HBase Meetup来到成都。各位嘉宾分享了 HBase 相关的知识。
 
本次会议的分享议题如下:
 
  1. 分享主题:HBase2.0重新定义小对象实时存取,PPT下载:http://hbase.group/slides/167

 
嘉宾介绍:天引,专注在大数据领域,拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验,先后参与hbase、phoenix、lindorm等产品的内核引擎研发,目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。
内容概要:小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取,具有低延迟,读写强一致,检索能力强,水平易扩展等关键能力。本文介绍了MOB特性的原理与实现,以及与经典对象存储相比,MOB带来的差异性与优势。

       2. 分享主题:HBase在爱奇艺的应用实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/168 

嘉宾介绍:郑浩南,爱奇艺资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。
内容概要:随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 
      3. 分享主题:Hbase在车联网的应用与实践,PPT下载:http://hbase.group/slides/169 

嘉宾介绍:巨鹏,g7高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。
内容概要:为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。

HBase在车联网中的应用与实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 1272 次浏览 • 2018-11-05 10:07 • 来自相关话题

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾巨鹏 g7 高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。

为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。
 
本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾巨鹏 g7 高级数据运维工程师,负责g7的数据维护以及中间件的稳定性建设。

为大家分享在大数据量的IOT车联网环境中,是如何发挥HBase优势解决实际问题以及他稳定性如何保障。
 

HBase在爱奇艺的应用实践

HBase Meetup过往记忆 发表了文1章 • 0 个评论 • 2380 次浏览 • 2018-11-03 20:14 • 来自相关话题

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾郑浩南 爱奇艺 资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。

随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
  查看全部
本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾郑浩南 爱奇艺 资深研发工程师,专注于大数据领域,负责Hadoop服务的运维研究以及DevOps平台开发。

随着大数据存储计算对延时吞吐要求越来越高,需求日益复杂化,HBase在爱奇艺中被广泛应用和实践以应对多样化的业务场景。本次演讲将介绍HBase在爱奇艺的部署模式和使用场景,以及在爱奇艺私有云环境下的运维策略。
 
HBase Meetup 会议由 中国 HBase 技术社区主办,分别在各大城市进行。详情请参见:http://hbase.group/article/26

中国HBase技术社区微信公众号:
hbasegroup

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