参考原文：http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53230138 一、网站应用背景 开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题 ...

如何处理海量数据 在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到 ...

随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片 ...

前段时间我做了一个SCA日志分析服务，该功能主要是从多台生产服务器上下载当天的日志数据，并且存在数据库中。日志数据主要用于支持维护组查询异常信息以及进行一些统计工作。 开始方案是通过ORACLE+Spring JDBCTemplate来实现，代码实现后发现一个可怕的问题，日志解析入库耗费 ...

好的数据结构。对于检索数据，插入数据的效率就会非常高。 常见的数据结构 B+树 根节点和枝节点非常easy，分别记录每一个叶子节点的最小值，并用一个指针指向叶子节点。 叶子节点里每一个键值都指向真正的数据块，每一个叶子节点都有前指针和后指针。这是为了做范围查询时 ...

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我们在《通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase[Hadoop篇]》文中介绍了一种快速将海量数据导入Hbase的一种方法，而本文将介绍如何在Spark上使用Scala编写快速导入数据到Hbase中的方法。这里将介绍两种方式：第一种使用Put普通的方法来倒数；第二种使用Bulk Load ...

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