HBase在时间序列数据库中的应用与优化

HBase 在时间序列数据库中的应用，可谓是大数据领域中的一大亮点。你知道时序数据需要高效的读写性能吧，HBase 作为底层存储，能够相对比较强的扩展性和高吞吐量，适合海量数据存储。你也许会问，为什么选择 HBase 而不是其他数据库呢？因为它在分布式存储上具有优势，支持海量数据高效读写，适用于时间序列场景。而 HiTSDB 这类基于 HBase 的时序数据库，它的优化更是针对时间序列的特点，让你在时序数据时，性能和效率都能更上一层楼。，HBase 在时序数据的场景中，不仅能够确保数据的高效存储，还能良好的扩展性，挺适合需要实时大量数据的场景，像是 IoT、大数据等。你如果有类似需求，可以尝试

Hbase 0 2025-06-11

安卓开发资源机器学习与路径规划算法合集

如果你在做安卓开发，尤其是有涉及到机器学习、路径规划、图像这些方面的需求，可以看看这个资源。这些算法和应用方案挺丰富的，涵盖了生产调度、车辆路径、充电桩布局等各种领域。并且也有一些深度学习相关的内容，比如卷积神经网络、LSTM、支持向量机等，都是比较实用的内容。而且如果你对图像有兴趣，像图像识别、图像分割这些技术也能找到对应的资料。，挺适合想深入研究算法和优化问题的开发者，资源全，案例也蛮丰富的。你可以根据自己的需求，挑选相关的教程或库，提升开发效率哦。

Hbase 0 2025-06-11

HBase在小米的应用与优化实践

HBase 是分布式的列式数据库，适合存储海量非结构化或半结构化数据。它能高并发的读写操作，设计灵感来自 Google 的 Bigtable。它的架构里有 Row Key、Column Family、Timestamp 等核心元素，能够满足复杂的数据存储需求。小米在 HBase 上做了不少优化，是在写性能上，提出了新的写模型，提升了高并发场景下的吞吐量。你如果也需要海量数据，HBase 的水平扩展性和高可用性，肯定能给你带来大。小米还针对 HBase 做了多自定义调整，像是反向扫描、跨机房备份等，都是提升效率的好手段。如果你正好有这类需求，HBase 绝对是个不错的选择。

Hbase 0 2025-06-11

Phoenix 5.0.0+Cloudera Manager 6.2.0SQL集成方案

Phoenix5.0.0 的 SQL 能力挺强，直接让你用 SQL 操作 HBase，不用写一堆 MapReduce，效率高，代码也清爽。Cloudera Manager6.2.0 配合起来也蛮顺，安装配置都在界面上点几下就好，还能实时看查询、资源、性能，省事省心。 Phoenix5.0.0 的复杂查询支持真的比较强，像窗口函数、JOIN 操作、聚合函数这些 SQL 场景它都能扛，做数据时方便多。不用写 Spark 任务，响应也快，尤其适合中大型实时报表类需求。 索引优化这块也有提升，原来 HBase 查数据挺吃力的，现在加上二级索引，QPS 可以撑住不少。还支持JSON和数组类型，数据格式兼

Hbase 0 2025-06-10

Phoenix安装配置指南

HBase 的 SQL 引擎，用 Phoenix 就挺方便的。你写查询的时候不用再啃 HBase 那套底层 API 了，直接用 JDBC，写 SQL，省事还高效。多人担心 Phoenix 会拖慢 HBase，嗯，其实不会，它底层做了不少优化，scan 合并、查询下推这些机制都挺聪明，性能不比你自己写 MapReduce 差，甚至更好。而且你代码少写一大截，心情都好点。 Phoenix 安装文档里讲得比较细，从怎么连 JDBC 到表结构怎么设计都有，适合像这种记性不太好的程序员复查一下部署步骤。 想看看怎么在生产上跑 SQL？这篇深入解析 Phoenix就讲得挺透的。还有个HBase 与 Pho

Hbase 0 2025-06-10

RowKey设计案例HBase与Spark实践

在大数据领域，HBase 和 Spark 是不可忽视的强大工具。尤其是当需要将 Spark 的数据存储到 HBase 时，RowKey的设计尤为关键。好的 RowKey 设计能有效避免热点问题，提高系统的读写效率。在这份案例中，涉及了多个实用的类和方法，比如Equidistribution.java，它通过算法保证 RowKey 的均匀分布，避免某些节点的负载过重。HDFSRowKey.scala则结合了 Hadoop 的HDFS文件系统，为 RowKey 的生成了新思路，进一步提升了系统的扩展性。你可以在代码中看到如何通过多进程、多线程的方式将数据并行，避免热点问题，同时提升整个数据流程的效

Hbase 0 2025-06-10

Kylin 1.5.2.1大数据OLAP引擎安装文件

Apache Kylin 1.5.2.1 版本挺适合大数据的，是当你用 HBase 1.x 时。这款开源的 OLAP 引擎，快速 PB 级数据，超快的 SQL 查询响应，几乎可以在秒级内完成查询。Kylin 能你创建高效的数据模型，并通过多维立方体预计算加速查询，尤其适合大数据场景。想象一下，如果你是做数据的，能在大数据集上进行快速查询，那效率提升会大！安装 Kylin 也不复杂，解压文件后，配置环境变量、启动脚本就行了。，你可以创建项目，导入数据源，开始构建数据模型，验证查询。如果你需要更高效的，Kylin 还挺不错的选择。

Hbase 0 2025-06-10

Bigtable谷歌分布式存储系统

想学习大数据，Bigtable可得是必知的核心内容之一。它是谷歌提出的分布式存储系统，在大数据存储方面有着强的优势。你了解过它如何为谷歌大规模数据支持吗？Bigtable 通过水平扩展，可以轻松海量数据，像搜索引擎的索引、Gmail 的数据存储等都离不开它。看它的论文，你就能发现，Bigtable简洁、可靠、扩展性强，极大提升了数据效率。如果你在做大数据相关的项目，了解下它肯定会对你有所。Bigtable背后的设计思路也是分布式存储的代表之一，是搞清楚现代大数据架构的好入门点。如果你想进一步理解 Bigtable 的工作原理，可以参考相关论文，像《谷歌大数据三驾马车论文之一 bigtable》

Hbase 0 2025-06-10

hbaseBillFeeExport.jar

hbase导出

Hbase 0 2025-06-10

HBase 1.1.2分布式数据库环境

hbase 的安装包里头内容还挺全，适合你刚上手或者想自己动手搭个分布式数据库环境的朋友。HBase 是跑在 Hadoop 上的，主打一个能抗压、能扩展，PB 级数据都不带眨眼的。安装包是 1.1.2 版本，虽然有点年头，但基础知识和结构还蛮适合学习的，里面文档和配置文件都备齐了，改改就能跑起来。

Hbase 0 2025-06-10