Spring Boot 与 HBase 的完美融合：探索高效大数据应用开发的新途径
【8月更文挑战第29天】Spring Boot是一款广受好评的微服务框架，以其便捷的开发体验著称。HBase则是一个高性能的大数据分布式数据库系统。结合两者，可极大简化HBase应用开发。本文将对比传统方式与Spring Boot集成HBase的区别，展示如何在Spring Boot中优雅实现HBase功能，并提供示例代码。从依赖管理、连接配置、表操作到数据访问，Spring Boot均能显著减少工作量，提升代码可读性和可维护性，使开发者更专注业务逻辑。
【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。
【赵渝强老师】大数据技术的理论基础
本文介绍了大数据平台的核心思想，包括Google的三篇重要论文：Google文件系统（GFS）、MapReduce分布式计算模型和BigTable大表。这些论文奠定了大数据生态圈的技术基础，进而发展出了Hadoop、Spark和Flink等生态系统。文章详细解释了GFS的架构、MapReduce的计算过程以及BigTable的思想和HBase的实现。
面向海量数据的极致成本优化-云HBase的一体化冷热分离
随着业务的持续发展，业务数据库存储量会持续增长。通常数据量过亿时，就需要考虑选择扩展能力更好的NOSQL数据库如HBase，足够满足大多数业务的存储需求。然而，对于大量存储瓶颈类业务，存储成本依然是系统设计中需要关注的重中之重，本文介绍了一种全新的冷热分离一体化方案，0改造成本实现业务冷热分离