数据导入HBase最常用的三种方式及实践分析
摘要：要使用Hadoop，需要将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据导入HBase。一般而言，有三种常见方式：使用HBase的API中的Put方法，使用HBase
的bulk load工具和使用定制的MapReduce Job方式。本文均有详细描述。
【编者按】要使用Hadoop，数据合并至...
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2014-05-15 18:15:19
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当今信息化时代充斥着大量的数据。海量数据存储是一个必然的趋势。然而数据如何的存储和查询，尤其是当今非结构化数据的快速增长，对其数据的存储，处理，查询。使得如今的 关系数据库存储带来了巨大的挑战。分布存储技术是云计算的基础,主要研究如何存储、组织和管理数据中心上的大规模海量数据.由于面临的数据规模和用户规模更加庞大,在可扩展性、容错性以及成本控制方面面临着更加严峻的挑战[1]。
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2014-05-15 18:13:55
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一、概述本文将粗略讲述一下Hash算法的概念特性，里边会结合分布式系统负载均衡实例对Hash的一致性做深入探讨。另外，探讨一下Hash算法在海量数据处理方案中的通用性。最后，从源代码出发，具体分析一下Hash算法在MapReduce框架的中的应用。二、Hash算法Hash可以通过散列函数将..
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2014-05-13 01:34:11
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输入n个数，找出其中最小的k个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8
这8个数，则最小的4个数是1,2,3,4.解法一：O（n）的算法，只有当我们可以修改输入数组时可用解法二：O（nlogk）的算法，特别适合处理海量数据
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2014-05-11 12:58:51
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一、 概念知识介绍
Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。这个框架解决了诸如数据分布式存储、作业调度、容错、机器间通信等复杂问题，可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师，也能很轻松地写出结构简单的、应用于成百上千台机器处理大规模数据的并行分布式程序。
Hadoop MapReduce基于“分而治之”的思想，将计算任务...
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2014-05-10 04:39:09
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目录作者整理：周海平(kider)概要...1优化的理由...21.大小写对SQL语句的影响（ORACLE）...22.尽量使用(NOT)EXISTS替代(NOT)IN这样的操作...33.在海量查询时尽量少用格式转换...44.查询海量数据是，可以使用optimizerhints(ORACLE)45.ORDERBY和GROPUBY..46.对列的操作...47.避..
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2014-05-10 03:55:19
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(转)SQL
优化原则
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到...
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2014-05-09 06:06:37
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1.大数据在HBASE存储、计算以及查询的应用场景海量数据都是事务数据，事务数据都是在时间的基础上产生的。数据的业务时间可能会顺序产生，也可能不会顺序产生，比如某些事务发生在早上10点，但是在下午5点才结束闭并生成出来，这样的数据就会造成存储加载时的时间连续性。另外海量数据的挖掘后产生的是统计数据，...
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2014-05-09 03:03:39
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1.O(nlogk)海量数据 1 import java.util.TreeSet; 2 3
public class T030 { 4 public static void main(String[] args){ 5 int[] data =
{4,5,1,6,2,7,...
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2014-05-08 18:07:12
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参考书籍： Hadoop in action, 吴超沉思录1.Hbase简介
1.面向列的分布式数据库 2. 以HDFS作为文件系统 3. 利用MapReduce处理Hbase中海量数据 4. ZookKeeper作为协调工具 5.
sqoop提供Hbase到关系型数据库中数据导入功能 ...
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2014-05-07 00:35:59
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