lol外围投注app:基于HBase的工业大数据存储实战

本文摘要:随着工业4.0时代的到来,工业互联网和企业的智能化和信息化将大大推进。

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随着工业4.0时代的到来,工业互联网和企业的智能化和信息化将大大推进。传统的工业动态数据库和关系数据库早已无法存储工业大数据。

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以HBase为代表的NoSQL数据库正在蓬勃发展。其近乎分布式的特性、高性能、多副本和灵活的动态扩展使HBase在存储工业大数据方面享有强大优势,超越了过程工业生产中数据屏障效应的瓶颈,提高了工业生产水平和产量。本期《歌武会》我们将向大家解释一下通过失败HBase数据库创建东至所涉及的空战案例。

要明白HBase是一个高可靠性、高性能、面向前端的分布式存储系统,使用HBase技术可以在廉价的PCServer上构建大规模的结构化存储集群。HBASE的目标是存储和处理大数据。

更具体地说,只有在用于普通硬件设备时,才需要处理由数千行和数千列组成的大数据。HBASE是GoogleBigtable的开源版本,但是有很多不同之处。例如,GoogleBigtable用于GFS作为其文件存储系统,HBASE使用HadoopHDFS作为其文件存储系统;谷歌运营MAPREDUCE处理Bigtable中的海量数据,HBASE使用HadoopMapReduce在一定程度上处理HBASE的海量数据;GoogleBigtable使用Chubby作为协作服务,而HBASE使用Zookeeper作为协作服务。与传统数据库相比,HBASE没有多重优势:1)线性扩展,随着数据量的快速增加,节点扩展可以支持线性扩展;2)数据存储在hdfs上,备份机制完善;3)通过动物园管理员协商查询数据,访问速度慢。

为了更好的说明HBase在人工智能场景中的应用,我们将以某半导体示范企业为例,分析个创东至大数据团队如何利用HBase设计出一个具有慢查询面板特性的系统。目前公司的业务场景中有很多与面板相关的特征数据,每个面板的数据都在3.2k左右,这些面板数据分为很多组,每个面板特征都属于某一组。

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组和面板的数据分布如下:两组中约——43%包含一个面板数据;两组中约——47%包含2~9个面板数据;——其他两组面板的数量从10到10000不等。商业市场需求主要有两种:——。根据组的id查询该组下的所有面板数据;——根据两组id的面板id查询一个面板的显式数据。

原方案:MySQL和OSS(对象存储)主要用于MySQL OSS之前业务数据量相对较少时的存储。相关表格主要有面板组表组和面板表面。

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