网易时序大数据平台应用实践详解

Hulu公司大数据平台组软件工程师张虔熙在2017年HBase亚洲会议上分享了HBase在Hulu的实际应用案例，展示了HBase在大数据平台上的重要作用。以下是具体内容： Hulu的HBase使用情况概览：- HBase版本：1.2.0- Hadoop节点数量：超过1000个- HBase节点数量：超过200个- HBase表数量：超过200个- HBase存储数据总量：超过700TB- 集群规模：4 Hulu应用HBase的场景：- 用户画像系统（Audience Platform）：通过用户行为分析，构建标签化的用户模型，帮助市场营销决策和个性化推荐。- 日志存储系统（Log Storage）：用于存储和查询日志信息。- 订单信息存储系统（Online Bill Storage）：存储用户订单的结构化信息。- OpenTSDB：用于时序数据的存储和查询。 用户画像系统（Audience Platform）详解：- 数据类型：包括用户基本属性、用户行为、第三方数据和用户标签。- 数据特征：数据稀疏（10^6qualifier），包含多版本。- 技术栈：涉及Spark Streaming、Kafka、HDFS、Bulk Load、HBase等。 HBase集群性能优化：- Region大小调整：通过大Region分割与小Region合并改善MapReduce和Spark任务的执行时间。- 自动平衡输入格式：配置hbase.mapreduce.input.autobalance，以自动平衡Region Size。 技术难题与解决方案：- 修复了HBASE-15357号Bug，优化Region划分与中间键问题，提升了系统稳定性。 总结：HBase在Hulu中的应用非常广泛，从用户画像构建到日志存储，HBase为Hulu的多个业务模块提供了强大的数据支撑。

《携程大数据平台实践详解》是一份深度探讨大数据技术在携程实际应用中的专业文档，涵盖了大数据处理、架构设计、算法应用及相关框架的详细解析。在携程的大数据开发平台中，采用了Hadoop、Spark等工具进行分布式数据处理，同时结合了Spring框架的微服务化设计，通过算法优化用户体验，如机器学习、推荐系统和预测分析等。除了技术细节外，还详细阐述了实施步骤、问题解决方案，适合希望深入了解大数据实际应用场景的学习者参考。

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网易MySQL文档知识点详细总结####一、开发篇#####第1章使用帮助的技巧- 1.1按层次浏览帮助：介绍如何按照MySQL帮助文档的结构快速查找信息。MySQL的帮助文档通常包括总体概述和各功能模块详细介绍。 - 1.2快速查阅技巧：提供了快速定位主题的方法，如使用关键字搜索功能。 #####第2章选择适用的表类型（存储引擎）- 2.1 MySQL存储引擎概述：解释了MySQL不同存储引擎的基本概念及其差异。 - 2.2各存储引擎特性：详细介绍了常用的存储引擎（如InnoDB、MyISAM等）的特点和适用场景。 - 2.3如何选择合适存储引擎：提供了在不同业务场景下选择最佳存储引擎的建议。 #####第3章合适数据类型的选择- 3.1选择数据类型的基本准则：讲解了设计数据库表时选择数据类型的通用指导原则。 - 3.2固定长度与可变长度数据列 - 3.2.1 char和varchar比较：比较了这两种字符串类型的区别，包括存储方式和性能影响。 - 3.2.2 text和blob类型：介绍了用于存储大文本或二进制数据的类型。 - 3.3浮点数和定点数：讨论了根据精度需求选择合适数据类型的方法。 #####第4章字符集管理- 4.1字符集概述：阐述了字符集的基本概念及其在数据库中的作用。 - 4.2 MySQL支持的字符集简介：列出并解释了MySQL支持的各种字符集。 - 4.3 Unicode简介：简要介绍了Unicode编码系统及其在MySQL中的应用。 - 4.4如何选择合适字符集：提供了在选择字符集时应考虑的因素。 - 4.5 MySQL字符集设置：说明了如何在MySQL中进行字符集设置。 #####第5章索引设计与使用- 5.1 MySQL索引概述：阐述了索引的基本概念及其在提高查询性能方面的作用。 - 5.2设计高效索引的原则：提出了设计有效索引时应遵循的规则。 - 5.3 btree索引和hash索引对比：分析了这两种主要索引类型的特点和适用场景。 - 5.4 MySQL索引优化技巧：介绍了优化MySQL查询性能的方法。

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