当您需要对大数据进行随机、实时的读写访问时，请使用Apache HBase™。这个项目的目标是在商用硬件集群上托管非常大的表——数十亿行X数百万列。Apache HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型的数据库，它模仿了Chang等人的谷歌的Bigtable: A distributed Storage System for Structured Data。正如Bigtable利用了谷歌文件系统提供的分布式数据存储，Apache HBase在Hadoop和HDFS上提供了类似Bigtable的功能。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
什么是Hive? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。 2.HIve的意义(最初研发的原因) 减少开发人员
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询功能（HQL） 2、Hive的意义（最初研发的原因） 避免了去写MapReduce，提供快速开发的能力，减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块，作用分别是什么 元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，
3月23日，Dropbox IPO成为开年之后互联网科技界的一个大新闻，因为公开市场迎来的新手，在首日交易中上涨了35%。自那以来，该公司股价一直徘徊在30美元左右，几乎是其首次募股规模16-18美元的两倍，这使其成为最具价值的上市企业SaaS公司之一。 尽管IPO取得了成功，但对Dropbox估值的质疑依然存在，尤其是与其最密切的同行Box相比时。这两家公司都在云存储和文件托管领域运营，他们甚至有着相似的名字，这并非巧合。 首先看看估值指标。对于仍在快速增长的企业SaaS公司来说，像PE和EV/EBITD
从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
话说当下技术圈的朋友，一起聚个会聊个天，如果不会点大数据的知识，感觉都融入不了圈子，为了以后聚会时让你有聊有料，接下来就跟随我的讲述，一起与大数据混个脸熟吧，不过在“撩”大数据之前，还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥？
如标题所言，这一篇文章简单介绍BigTable，其实个人更建议看LevelDB这款开源数据库，因为这数据库也是Bigtable的作者 JeffreyDean 设计的，很多内容不能说像简直就是一模一样。
Bigtable被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的结构化数据存储,其思想被许多nosql数据库继承。Bigtable建立于GFS和Chubby之上，而为MapReduce服务,可以说是承上启下。
海量数据的威力 人们在形容一个事物非常大或者非常多的时候，往往喜欢用“海量”这个词，比如说某某某的酒量很大就称其为海量，所以在形容数据量非常大的时候，就有了“海量数据”一词，海量数据所表现出来的“大”绝对不是一般意义上的大，而是像大海一样趋于无限的“大”，是一种“大”到可怕的大，之所以会形成海量数据的主要原因在于现代社会人类快节奏的生活方式和信息互联网技术的高速发展，每天都会产生大量非结构化和半结构化的数据，这些数据中蕴含了许多潜在的商业价值和客观规律，所以只有进行了充分的分析和挖掘才能将有效的和有价值的信
GFS 作为其中一驾宝车，解决了大数据存储的难题。它能够把大量廉价的普通机器，聚在一起，充分让每台廉价的机器发挥光和热。其中在《从谷歌 GFS 架构设计聊开去》中我们针对 GFS 进行了管中窥豹，体会到其中一斑，不得不说是人多力量大，团结就是力量的体现。
作者 | Simon Willison 译者 | 王强 策划 | 万佳 我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点（例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象，而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象）有任何意想不到的缺陷吗？——Simon Willi
Hbase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库，它是一个分布式的和可扩展的大数据仓库，也就是说HBase能够利用HDFS的分布式处理模式，并从Hadoop的MapReduce程序模型中获益。这意味着在一组商业硬件上存储许多具有数十亿行和上百万列的大表。除去Hadoop的优势，HBase本身就是十分强大的数据库，它能够融合key/value存储模式带来实时查询的能力，以及通过MapReduce进行离线处理或者批处理的能力。总的来说，Hbase能够让你在大量的数据中查询记录，也可以从中获得综合分析报告。
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
Bigtable 是一个用来管理结构化数据的分布式存储系统，具有很好的伸缩性，能够在几千台应用服务器上处理PB数量级数据。谷歌有许多项目都把数据存储在Bigtable中，包括web indexing,Google Earth, and Google Finance. 这些应用对Bigtable的侧重点不同，但是他们都是海量数据和实时性的应用。尽管需求变化多端，Bigtable很好的提供了一个灵活多变，高性能额解决方案。
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
最近发现谷歌浏览器地址栏可以显示https前缀了，右键选择总是显示完整网址就行了。
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。
Spanner是Bigtable的魔改版，下面这张谷歌云的PPT几乎和intro一一对应。
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是 500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
这里需要用到云函数，云存储和云数据库。可以说通过这一个例子，把小程序云开发相关的知识都用到了。下面就来介绍如何实现
Updating an index of the web as documents are crawled requires continuously transforming a large repository of existing documents as new documents arrive. This task is one example of a class of data processing tasks that transform a large repository of data via small, independent mutations. These tasks lie in a gap between the capabilities of existing infrastructure. Databases do not meet the storage or throughput requirements of these tasks: Google’s indexing system stores tens of petabytes of data and processes billions of updates per day on thousands of machines. MapReduce and other batch-processing systems cannot process small updates individually as they rely on creating large batches for efficiency.
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
Apache Kudu is an open source distributed data storage engine that makes fast analytics on fast and changing data easy.
十多年前，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是GFS(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年），为开源界在大数据领域带来了无数的灵感，其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下，我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL，比如Hbase，Cassandra，Leveldb，RocksDB等等，这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库，后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。
Colossus，巨人，谷歌第二代GFS文件系统。与GFS相比，Colossus相关的文章和信息却零星稀少。
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
在大数据领域里，Hadoop 是谁都绕不开的话题，它基本上已经成为了事实上的标准，无论是什么企业或者是个人，闭源开始开源，都不得不兼容Hadoop生态圈，即使是谷歌也不例外。虽然谷歌作为大数据领域的鼻祖，手握 GFS 、 MapReduce 和 BigTable 三篇论文（下文称为谷歌的“三驾马车”），秒杀Hadoop生态圈，但是在做谷歌云的时候依然不得不捏着鼻子兼容 Hbase 和 HDFS 的接口。因此，这篇文章就闲聊下 Hadoop 是如何发展壮大的。
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
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数据的快速增长导致用户对计算机计算能力的需求越来越高。云计算在提高普通计算机快速处理能力上起到了很大的作用。云计算能够对普通用户使用计算机的模式进行改变，从而给用户提供按需分配的存储能力、计算能力以及应用服务能力等，给用户带来更多的方便，也在很大程度上降低了用户对软件和硬件采购的费用。但是，云计算需要各种技术手段作为支持，其中包括虚拟化技术、分布式的储存方式、计算数据的管理以及数据同步运算等等。 1.云计算技术 云计算是一种基于网络的新的计算方式。云计算的核心思想可以追溯到上世纪60年代。利用云计算和计算机
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 翻译/于丽君 校对/瑾儿小浣熊 转载请保留 摘要：谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示
大数据文摘翻译:于丽君／ 校对:瑾儿小浣熊(转载请保留) 摘要： 谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示其关于Mesa的论文。 该篇论文的
1. 云基础设施机制包括哪些主要构件？简要说明这些构件的概念。 逻辑网络边界：将一个网络环境与通信网络的其他部分分割开来，形成一个虚拟网络边界，包含并隔离了一组关于云的IT资源，且这些资源可能是分布式的。 逻辑网络边界通常由提供和控制数据中心连接的网络设备来建立，一般是作为虚拟化IT环境进行部署的。 虚拟服务器：一种模拟物理服务器的虚拟化软件。通过提供独立的虚拟服务器，可以实现多个用户共享一个物理服务器。从映像文件进行虚拟服务器的实例化是一个可以快速且按需完成资源分配过程。 云存储设备：云存储设备（clo
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频，用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 观看更多国外公开课，点击"阅读原文" 之前我们更新了前三讲，关于机器学习的概念和具体步骤。后台收到的反馈十分热烈，今天让我们继续更新：第四讲部署预测模型。 回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 主
接着说谷歌，上篇文章提到了 GFS 。那么谷歌为什么要硬着头皮去啃分布式系统这块硬骨头呢？首先，我们要知道谷歌刚开始成立时是一家搜索公司，方便用户查询互联网上的信息。因此谷歌必须要存储整个互联网上的信息，那这个数据量是庞大的。对于这个需求，传统的数据库或者更深入地说，单机是远远不够的，必须要使用分布式系统搭建集群；但是那个时候要搭建集群，可供选择的方案大多像 Oracle 的 RAC 一样，需要昂贵的机器。因此谷歌必须要自行去解决这个问题：
没有什么办法来复制数据短缺，在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时，要仔细看看他的云环境，包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期，优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层，例如，采用Veeam云备份，或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门，这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构，运行了软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
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由于各种原因，我似乎缺了一篇严肃的文章，来阐述我本人对大数据这个领域的看法，以至于有人看到我这篇文章里的这个观点，就扩展到了我认为的那个领域里的那个观点。我还是决定严肃的写一篇文章，阐述一下我个人的观点。这样一来，多少有据可查。
业界比较认可的几个分类：SAAS、PAAS、IAAS 1、SAAS（软件即服务） 就是提供一种软件池，池中包括这样那样的内容，就像水电一样可以自由取送，然后按量收费，这是saas的一个宗旨。 saas具有的几个特点： 1）按需使用，客户根据自身的需求来决定使用多少服务以及服务的时间长短。 现在很多公司都提出了这种模式，以租用的方式来销售软件，云邮件，云呼叫等，客户不必关心最终的服务是由什么开发，无论是java，.net，php，只需知道交纳费用就可以享受相应的服务，这就是saas的一个最大的特点。 2）能够
关于昨天 Spanner 的文字，有人问 NewSQL 为什么会起名为 New，Spanner 的应用场景又是怎样的？那么这篇就顺着大数据的历史继续聊。
Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
大数据技术的发展是一个非常典型的技术工程的发展过程，荣辛通过对于谷歌经典论文的盘点，希望可以帮助工程师们看到技术的探索、选择过程，以及最终历史告诉我们什么是正确的选择。
关于云函数的创建，我这里不多说了。如果你连云函数的创建都不知道，建议你去小程序云开发官方文档去看看。或者看下我录制的云开发入门的视频：https://edu.csdn.net/course/detail/9604
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