基于hbase的海量数据实时查询系统设计与实现

5.hbase搜索引擎设计和的实现。6.基于spark streaming实时Filter System设计的黑名单及其实现，与Hbase相比，HBase对海量 data 实时插入和更新、查询没有压力，而且运算效率与数据量无关，即数据量不会影响运算效率，但是Hbase的实时 查询是基于rowkey的查询的，因为Hbase只能索引rowkey，而查询只能基于rowkey。

hbase中的一些句子其实很熟悉，但是当你真正需要用到的时候，发现其中的一些却不知道如何下手。写得好的文章，值得用的时候再回来看看。基于作为默认推荐存储引擎的HDFS，它用于海量级存储。HBASE的核心组件是RegionServer，由WAL和Region组成。日志备份区域:数据存储。HBASE适用于海量数据、基于列的存储和流(实时)计算框架。

语法:当列族中只有一列时，“列族名”:列名使用“列族名”put“表名”，“行1”，“列族:列名”，“值”，这意味着put“表名”，“行键”，“列族名”，“列值”或put“表名”。Columnfamily:columnname是列族名和列名；Value是插入列的值。

hadoop擅长日志分析。facebook使用Hive进行日志分析。2009年，30%的非程序员使用HiveQL进行数据分析。蜂巢；也用于淘宝搜索中的自定义过滤；淘宝的商品推荐也是。主要有:海量存储:分布式存储日志处理:Hadoop擅长这个海量计算:并行计算使用HBase进行数据分析:脸书构建了基于HBase的数据挖掘系统实时数据分析:目前流行的广告推荐顺序读取大量文件，

python数据挖掘技术及应用论文题目如下:1 .基于关键词的文本知识挖掘系统的研究与实现。2.基于MapReduce的气候数据分析。3.基于概率图模型的蛋白质功能预测。4.基于第三方库的人脸识别系统的实现。5.hbase搜索引擎设计和的实现。6.基于spark streaming实时Filter System设计的黑名单及其实现。

根据项目实践，发现景博士的分布式集群数据库系统(SCSDB)具有类似Hadoop的分布式存储和支持并行计算的功能特点，同时也具有类似传统关系数据库的一些功能特点。它保留了二维表的逻辑存储模式，按行和列组织数据，支持多表关联，非常适合海量结构化数据存储和大数据分析。

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础设施。用户可以开发分布式程序，而无需了解发行版的底层细节。充分利用集群的力量进行高速操作和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributed)，称为HDFS。HDFS具有高容错的特点，设计用于部署在低成本的硬件上；此外，它还提供了访问应用数据的高吞吐量，适用于数据集较大的应用。

HDFS为海量的数据提供存储，MapReduce为海量的数据提供计算。广义的Hadoop，俗称Hadoop生态系统，如下。这些软件在Hadoop生态系统中的作用:HDFS采用主/从结构模型，一个HDFS集群包括一个NameNode和若干个DataNode。

HBase源自google的一篇论文BigTable，后来被Apache实现为开源。它是一个NoSQL，非关系数据库，不符合关系数据库的范式。适合存储半结构化和非结构化数据；适合存储稀疏数据，稀疏数据中的空数据不占空间。它存储柱(族)并提供添加、删除、更改和搜索的能力。这是一个真正的数据库。可以存储海量数据，性能也很强。可以实现数亿条记录的毫秒级查询，但不能提供严格的事务控制，只能保证行级的事务。