【赵渝强老师】HBase的表结构
本文介绍了Google的BigTable思想及其对HBase的影响。BigTable将所有数据存入一张表中以提高查询性能，而HBase作为其具体实现，采用列式存储，适合数据分析和处理。文章通过示例说明了HBase的表结构和数据插入方法，并提供了相关代码和图示。
【赵渝强老师】HBase的体系架构
本文介绍了HBase的体系架构，包括HMaster、RegionServer和ZooKeeper的主要功能。HMaster负责Region的分配和管理，RegionServer处理数据的读写操作，ZooKeeper维护集群状态并协调分布式系统的运行。文章还详细解释了Region、WAL预写日志、Block Cache读缓存和MemStore写缓存的作用。
【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。
深度探索：区块链技术在供应链管理中的应用与优化####
【10月更文挑战第29天】
本文深入剖析了区块链技术如何革新供应链管理，通过构建去中心化的信任机制，显著提升透明度、效率及安全性。我们将探讨区块链在追踪产品来源、简化交易流程、增强数据安全等方面的具体应用实例，并分析其面临的挑战与未来发展趋势，为相关领域提供有价值的参考与启示。
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风险数据集市整体架构及技术实现
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代，风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一，扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持，还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构，并详细介绍其底层实现原理及实现方式。
跑批为什么这么难
业务系统产生的明细数据需经加工处理以支持企业经营，此过程称作“跑批”，常在夜间进行以免影响生产系统。跑批任务涉及大量数据及复杂计算，导致耗时较长。开源计算引擎SPL可直接基于文件系统计算，提供更优算法与存储机制，显著提升跑批效率。例如，L银行贷款协议跑批任务从2小时缩短至10分钟，性能提高12倍；P保险公司车险业务的历史保单关联任务从近2小时缩短至17分钟，速度提升近7倍；T银行贷款跑批任务提速204倍。