内嵌HBase

Python 里嵌 C/C++的事，其实不少人早就干了，python-weave就是个挺实用的老工具。它的玩法是：你在 Python 代码里直接塞 C++代码，它能帮你编译成机器能跑的二进制，响应也快，尤其在数值计算场景里，效率确实拉满。压缩包weave-0.16.0里头包含完整源代码，解压后用setup.py一键安装就行。嗯，别忘了提前装好 Python 和pip。Python 2 的朋友还要装下setuptools，Python 3 一般自带。比如你写了个square_root的 C++函数，用inline就能直接在 Python 里调，像下面这样：from weave import in

HBase详解，Apache HBase参考指南，深入解析HBase的核心概念和技术细节。通过详细的指南，了解HBase的架构、功能以及如何在实际应用中实现最佳性能。帮助读者全面掌握HBase的使用方法与技巧。

一份全面的 HBase 指南，涵盖入门知识、概念、架构和实际应用。

本手册介绍了在汇川机器人编程中使用正则表达式、日期和时间、数据库引用等内嵌文档相关知识。

HBase 是一个分布式、面向列的开源数据库，它基于 Google 的 Bigtable 技术，并在 Hadoop 之上提供类似的能力。与关系数据库不同，HBase 更适合存储非结构化数据，且采用基于列而不是基于行的模式。

这份资源深入浅出地讲解了HBase的实际应用和核心概念，为你打开大数据技术的大门。

HBase是一种NoSQL存储系统，专为快速随机读写大规模数据而设计。它可在普通商用服务器上平滑扩展，支持从中等规模到数十亿行、数百万列的数据集。《HBase应用实录》通过经验总结，详细指导读者如何设计、搭建和运行大数据应用系统。全书分为4个部分，前两部分介绍了分布式系统、大规模数据处理的历史发展，并深入讲解HBase的基本原理、模式设计及高级特性应用；第三部分通过实际应用和代码示例，探索HBase的实用技术；第四部分则指导如何从原型开发系统升级至生产系统。适合所有对云计算、大数据处理技术和NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读，特别适合对Hadoop和HBase有兴趣的读者，不要求先前具备HB

作为 HBase 领域的奠基性读物，本书为读者深入理解和应用 HBase 提供了全面的指导。

HBase是一个源自Fay Chang的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”的开源、分布式、面向列的数据库技术。它构建在Apache的Hadoop项目之上，类似于Bigtable，利用Hadoop提供的分布式文件系统存储数据。与传统的关系型数据库不同，HBase适用于非结构化数据存储，并且采用基于列而非行的存储模式。

HBase是Apache软件基金会的开源NoSQL数据库，基于Hadoop文件系统（HDFS），专为大规模数据集设计。\"hbase-0.98.24\"是其特定版本，发布于2015年，包含该版本的功能和错误修复。 HBase的核心特性： 行键存储：HBase以行键为基础进行数据存储和检索，行键不可变，决定行的物理存储顺序，用户可自定义行键优化数据分布。 分区和Region Server：HBase将表分割成多个Region，每个Region由一个Region Server管理。随着数据量增长，Region会自动分裂，以确保性能和可扩展性。 列族：列族是一种预定义的数据结构，类似于关