Mapr与Hbase工作
来源:互联网 发布:网络推广和运营 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 20:13
Apache的HBase的™是Hadoop的数据库,分布式,可扩展性,大数据存储。
你可以使用Apache HBase的,当你需要随机,实时读/写访问到您的大数据。该项目的目标是非常大的表托管 - 数十亿的列行的X百万 - 集群之上的商品硬件。Apache的HBase的是一个开源,分布式,版本,面向列的商店后,谷歌的Bigtable模型:一个分布式存储系统由Chang等结构化数据。就像Bigtable中利用由谷歌文件系统所提供的分布式数据存储时,Apache HBase的提供的Hadoop和Hadoop兼容的文件系统,如MAPR-FS之上的Bigtable样的功能。
本节包含有关使用HBase的上MAPR分布为Apache Hadoop的工作文档。您也可以参考现有文献从Apache的HBase的项目。本节提供有关使用HBase的与MAPR所有相关细节,但不重复的Apache文档。
要安装HBase的,看到HBase的管理指南的部分。
目前支持的版本的HBase
下表显示了HBase的版本和MAPR分布的Hadoop版本之间的兼容性。
HBase的版本
MAPR版本
本节内容
- HBase的最佳实践
- HBase的升级
- 启用HBase的访问控制
相关链接
- Apache的HBase的参考指南
- Apache的HBase的项目
- 与HBase的MAPR论坛帖子
- 搜索MAPR博客的HBase的主题
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- Mapr与Hbase工作
- Mapr与Hbase工作(二)——HBase的升级
- Mapr与Cascading工作
- Mapr与Flume工作
- Mapr与HCatalog工作
- Mapr与Hive工作
- MapR与Mahout工作
- MapR与Oozie工作
- Mapr与Hbase工作(一)——HBase的最佳实践
- Mapr与Hbase工作(三)——启用HBase的访问控制
- Mapr与Mapreduce的工作(一)
- Mapr与Mapreduce配合工作(六)——调整您的MAPR安装
- Mapr与Mapreduce配合工作(七)——MAPR提供快速通道(称为ExpressLane)
- Mapr与Mapr-FS工作(一)——块大小
- Mapr与Mapr-FS工作(二)——块大小
- Mapr与Cascading工作(一)——升级Cascading
- Mapr与Flume工作(一)——升级Flume
- Mapr与HCatalog工作(一)——HCatalog的升级
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- Mapr与Flume工作(一)——升级Flume
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