SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 34
Descargar para leer sin conexión
[   ]
[   ]
[                ]



    “big data”
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[                                  ]
    Put:

    Get:

    Scanner              Filter:


    Delete

     (join)   group by
[                                                     ]

    checkAndPut(row, cf, qual, oldValue, newValues)




    incrementColumnValue(row, cf, qual, incr)
[   ]
[   ]
[                      ]
    Random Write
    Sequential Read


    Sequential Write




    Random Read
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]
[   ]

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォームApache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
Kouhei Sutou
 

La actualidad más candente (20)

Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
 
DSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみる
DSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみるDSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみる
DSIRNLP #3 LZ4 の速さの秘密に迫ってみる
 
KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較
 
WebAssemblyのWeb以外のことぜんぶ話す
WebAssemblyのWeb以外のことぜんぶ話すWebAssemblyのWeb以外のことぜんぶ話す
WebAssemblyのWeb以外のことぜんぶ話す
 
Hive on Spark の設計指針を読んでみた
Hive on Spark の設計指針を読んでみたHive on Spark の設計指針を読んでみた
Hive on Spark の設計指針を読んでみた
 
ストリーム処理プラットフォームにおけるKafka導入事例 #kafkajp
ストリーム処理プラットフォームにおけるKafka導入事例 #kafkajpストリーム処理プラットフォームにおけるKafka導入事例 #kafkajp
ストリーム処理プラットフォームにおけるKafka導入事例 #kafkajp
 
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる低レイテンシ実装の技巧Java でつくる低レイテンシ実装の技巧
Java でつくる 低レイテンシ実装の技巧
 
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
 
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
ストリーム処理を支えるキューイングシステムの選び方
 
Apache Kafkaって本当に大丈夫?~故障検証のオーバービューと興味深い挙動の紹介~
Apache Kafkaって本当に大丈夫?~故障検証のオーバービューと興味深い挙動の紹介~Apache Kafkaって本当に大丈夫?~故障検証のオーバービューと興味深い挙動の紹介~
Apache Kafkaって本当に大丈夫?~故障検証のオーバービューと興味深い挙動の紹介~
 
異次元のグラフデータベースNeo4j
異次元のグラフデータベースNeo4j異次元のグラフデータベースNeo4j
異次元のグラフデータベースNeo4j
 
なぜディスクレスハイパーバイザに至ったのか / Why did we select to the diskless hypervisor? #builde...
なぜディスクレスハイパーバイザに至ったのか / Why did we select to the diskless hypervisor? #builde...なぜディスクレスハイパーバイザに至ったのか / Why did we select to the diskless hypervisor? #builde...
なぜディスクレスハイパーバイザに至ったのか / Why did we select to the diskless hypervisor? #builde...
 
Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォームApache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
Apache Arrow - データ処理ツールの次世代プラットフォーム
 
コンテナの作り方「Dockerは裏方で何をしているのか?」
コンテナの作り方「Dockerは裏方で何をしているのか?」コンテナの作り方「Dockerは裏方で何をしているのか?」
コンテナの作り方「Dockerは裏方で何をしているのか?」
 
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」の設計と運用
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」の設計と運用HBaseを用いたグラフDB「Hornet」の設計と運用
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」の設計と運用
 
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
1000台規模のHadoopクラスタをHive/Tezアプリケーションにあわせてパフォーマンスチューニングした話
 
Yahoo! JAPANにおけるApache Cassandraへの取り組み
Yahoo! JAPANにおけるApache Cassandraへの取り組みYahoo! JAPANにおけるApache Cassandraへの取り組み
Yahoo! JAPANにおけるApache Cassandraへの取り組み
 
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
 
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門
 
Ceph アーキテクチャ概説
Ceph アーキテクチャ概説Ceph アーキテクチャ概説
Ceph アーキテクチャ概説
 

Destacado

Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)
tatsuya6502
 

Destacado (14)

Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)
 
スケーラブルなシステムのためのHBaseスキーマ設計 #hcj13w
スケーラブルなシステムのためのHBaseスキーマ設計 #hcj13wスケーラブルなシステムのためのHBaseスキーマ設計 #hcj13w
スケーラブルなシステムのためのHBaseスキーマ設計 #hcj13w
 
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」HBaseを用いたグラフDB「Hornet」
HBaseを用いたグラフDB「Hornet」
 
DeNAの分析を支える分析基盤
DeNAの分析を支える分析基盤DeNAの分析を支える分析基盤
DeNAの分析を支える分析基盤
 
hbaseconasia2017: Building online HBase cluster of Zhihu based on Kubernetes
hbaseconasia2017: Building online HBase cluster of Zhihu based on Kuberneteshbaseconasia2017: Building online HBase cluster of Zhihu based on Kubernetes
hbaseconasia2017: Building online HBase cluster of Zhihu based on Kubernetes
 
Apache HBase + Spark: Leveraging your Non-Relational Datastore in Batch and S...
Apache HBase + Spark: Leveraging your Non-Relational Datastore in Batch and S...Apache HBase + Spark: Leveraging your Non-Relational Datastore in Batch and S...
Apache HBase + Spark: Leveraging your Non-Relational Datastore in Batch and S...
 
Apache HBase Internals you hoped you Never Needed to Understand
Apache HBase Internals you hoped you Never Needed to UnderstandApache HBase Internals you hoped you Never Needed to Understand
Apache HBase Internals you hoped you Never Needed to Understand
 
HBaseConEast2016: HBase and Spark, State of the Art
HBaseConEast2016: HBase and Spark, State of the ArtHBaseConEast2016: HBase and Spark, State of the Art
HBaseConEast2016: HBase and Spark, State of the Art
 
Apache Spark streaming and HBase
Apache Spark streaming and HBaseApache Spark streaming and HBase
Apache Spark streaming and HBase
 
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejpHBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
 
Spark + HBase
Spark + HBase Spark + HBase
Spark + HBase
 
Free Code Friday - Spark Streaming with HBase
Free Code Friday - Spark Streaming with HBaseFree Code Friday - Spark Streaming with HBase
Free Code Friday - Spark Streaming with HBase
 
Google Container Engine (GKE) & Kubernetes のアーキテクチャ解説
Google Container Engine (GKE) & Kubernetes のアーキテクチャ解説Google Container Engine (GKE) & Kubernetes のアーキテクチャ解説
Google Container Engine (GKE) & Kubernetes のアーキテクチャ解説
 
Kubernetesにまつわるエトセトラ(主に苦労話)
Kubernetesにまつわるエトセトラ(主に苦労話)Kubernetesにまつわるエトセトラ(主に苦労話)
Kubernetesにまつわるエトセトラ(主に苦労話)
 

Más de tatsuya6502 (6)

Introduction to Ceph (Japanese) 0908 2011
Introduction to Ceph (Japanese) 0908 2011Introduction to Ceph (Japanese) 0908 2011
Introduction to Ceph (Japanese) 0908 2011
 
Hibari NOSQL at dist_study Tokyo 20110708
Hibari NOSQL at dist_study Tokyo 20110708Hibari NOSQL at dist_study Tokyo 20110708
Hibari NOSQL at dist_study Tokyo 20110708
 
Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja)
 
HBase Workshop in Tokyo #001
HBase Workshop in Tokyo #001HBase Workshop in Tokyo #001
HBase Workshop in Tokyo #001
 
Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)Apache HBase 入門 (第2回)
Apache HBase 入門 (第2回)
 
Apache HBase 入門 (第2回) ドラフト第1版
Apache HBase 入門 (第2回) ドラフト第1版Apache HBase 入門 (第2回) ドラフト第1版
Apache HBase 入門 (第2回) ドラフト第1版
 

Último

Último (20)

A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
A Domino Admins Adventures (Engage 2024)
 
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
 
Boost Fertility New Invention Ups Success Rates.pdf
Boost Fertility New Invention Ups Success Rates.pdfBoost Fertility New Invention Ups Success Rates.pdf
Boost Fertility New Invention Ups Success Rates.pdf
 
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law DevelopmentsTrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
TrustArc Webinar - Stay Ahead of US State Data Privacy Law Developments
 
Advantages of Hiring UIUX Design Service Providers for Your Business
Advantages of Hiring UIUX Design Service Providers for Your BusinessAdvantages of Hiring UIUX Design Service Providers for Your Business
Advantages of Hiring UIUX Design Service Providers for Your Business
 
Finology Group – Insurtech Innovation Award 2024
Finology Group – Insurtech Innovation Award 2024Finology Group – Insurtech Innovation Award 2024
Finology Group – Insurtech Innovation Award 2024
 
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot TakeoffStrategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
Strategize a Smooth Tenant-to-tenant Migration and Copilot Takeoff
 
Automating Google Workspace (GWS) & more with Apps Script
Automating Google Workspace (GWS) & more with Apps ScriptAutomating Google Workspace (GWS) & more with Apps Script
Automating Google Workspace (GWS) & more with Apps Script
 
A Year of the Servo Reboot: Where Are We Now?
A Year of the Servo Reboot: Where Are We Now?A Year of the Servo Reboot: Where Are We Now?
A Year of the Servo Reboot: Where Are We Now?
 
Axa Assurance Maroc - Insurer Innovation Award 2024
Axa Assurance Maroc - Insurer Innovation Award 2024Axa Assurance Maroc - Insurer Innovation Award 2024
Axa Assurance Maroc - Insurer Innovation Award 2024
 
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
AWS Community Day CPH - Three problems of TerraformAWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
 
From Event to Action: Accelerate Your Decision Making with Real-Time Automation
From Event to Action: Accelerate Your Decision Making with Real-Time AutomationFrom Event to Action: Accelerate Your Decision Making with Real-Time Automation
From Event to Action: Accelerate Your Decision Making with Real-Time Automation
 
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected WorkerHow to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
 
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation StrategiesHTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
HTML Injection Attacks: Impact and Mitigation Strategies
 
Scaling API-first – The story of a global engineering organization
Scaling API-first – The story of a global engineering organizationScaling API-first – The story of a global engineering organization
Scaling API-first – The story of a global engineering organization
 
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone ProcessorsExploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
Exploring the Future Potential of AI-Enabled Smartphone Processors
 
Boost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivityBoost PC performance: How more available memory can improve productivity
Boost PC performance: How more available memory can improve productivity
 
Understanding Discord NSFW Servers A Guide for Responsible Users.pdf
Understanding Discord NSFW Servers A Guide for Responsible Users.pdfUnderstanding Discord NSFW Servers A Guide for Responsible Users.pdf
Understanding Discord NSFW Servers A Guide for Responsible Users.pdf
 
TrustArc Webinar - Unlock the Power of AI-Driven Data Discovery
TrustArc Webinar - Unlock the Power of AI-Driven Data DiscoveryTrustArc Webinar - Unlock the Power of AI-Driven Data Discovery
TrustArc Webinar - Unlock the Power of AI-Driven Data Discovery
 
Handwritten Text Recognition for manuscripts and early printed texts
Handwritten Text Recognition for manuscripts and early printed textsHandwritten Text Recognition for manuscripts and early printed texts
Handwritten Text Recognition for manuscripts and early printed texts
 

Apache HBase 入門 (第1回)

  • 1.
  • 2. [ ]
  • 3. [ ]
  • 4. [ ] “big data”
  • 5. [ ]
  • 6. [ ]
  • 7. [ ]
  • 8. [ ]
  • 9. [ ]
  • 10. [ ]
  • 11. [ ]
  • 12. [ ]
  • 13. [ ]
  • 14. [ ] Put: Get: Scanner Filter: Delete (join) group by
  • 15. [ ] checkAndPut(row, cf, qual, oldValue, newValues) incrementColumnValue(row, cf, qual, incr)
  • 16. [ ]
  • 17. [ ]
  • 18. [ ] Random Write Sequential Read Sequential Write Random Read
  • 19. [ ]
  • 20. [ ]
  • 21. [ ]
  • 22. [ ]
  • 23. [ ]
  • 24. [ ]
  • 25. [ ]
  • 26. [ ]
  • 27. [ ]
  • 28. [ ]
  • 29. [ ]
  • 30. [ ]
  • 31. [ ]
  • 32. [ ]
  • 33. [ ]
  • 34. [ ]