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全球信息化时代的来临,带动了社交网络与电子商务的快速发展,使企业逐渐进入全球化市场,而人力资源管理已经成为制约企业发展的瓶颈问题。本文分析了企业在招聘人才时所遇到的困难,建议企业建立自己的人才资源数据库,重点分析了云平台的存储海量数据问题,以非关系型数据库HBase配合开源的分布式框架Hadoop来存储管理企业搜集的海量的各种类型的人才信息数据,适应每天剧增的数据资源。 相似文献
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目前,在这个海量数据时代,传统的关系型数据库在存储和查询等方面暴露了许多问题。我们在对非关系型数据库进行了详细的研究后,在云平台下CRM系统中提出关系型数据库和非关系型数据库结合使用的方案。其中在具体实现时关系型数据库选择使用MySQL,非关系型数据库选择使用MongoDB。该方案大大提高了系统的读写性能。 相似文献
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当前对大数据的研究如火如荼,由于非关系型数据库提供了高可扩展的大规模数据扩展方案,所以在大数据领域得到广泛应用,与Hadoop集成的HBase数据库是其中的典型代表。非关系型数据库没有schema,所以无法对数据库进行完整性验证,这就存在数据不一致的隐患,对此本文分析非关系型数据库HBase的安全技术。 相似文献
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目前在海洋装备上通常使用关系数据库存储海量监控数据,存在空间占用大、查询性能差的问题。文章提出了基于时序数据库的海洋装备监控数据存储解决方案,并基于国产数据库TDEngine完成了系统工程实现,实现了监控数据的自动建表、自动存储以及快速可视化。经测试表明,该系统的数据压缩和查询性能相比于传统关系型数据库具有明显优势,为解决海洋装备海量监控数据存储的难题提供了良好的解决方法。 相似文献
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随着现代技术的发展,对数据资源的需求逐渐增多,对数据库规模、容量、性能等方面的要求也不断提高,如何提高数据库性能和效率,优化海量数据的存储,已成为一个研究课题。以优化海量数据存储为出发点,对海量数据存储原则、存储设计和实现进行了探索,提出海量数据查询的具体优化方法,对海量数据库的管理方法进行了研究。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(10)
数值预报产品数据快速增长,传统的关系型数据库对其存储和管理能力不足,查询规模较大的历史数据时效率较低。鉴于此,基于HBase设计了分布式的数据存储模型,应用Map Reduce将数值预报产品解码信息存入HBase,并将解码得到的要素GRIB文件写入HDFS。因HBase对Rowkey的一级索引支持较好,而对多条件查询支持不足,需辅助Solr索引加以优化。HBase接收数据时自动触发协处理器同步记录到Solr,实现了HBase的二级索引。测试结果表明,最快入库速度可达每秒16145条,数据检索结果返回时效达到毫秒级,能够满足业务应用中对数值预报产品存储和检索时效的要求。 相似文献
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海量卫星监测数据不断增大,为提高HBase数据库的入库效率,本文以张衡一号卫星空间电场探测仪ULF频段数据为例,进行基于HBase数据库的入库方法研究,将HBase提供的多种入库方法进行对比实验,提出了将HBase API方法和Ma-pReduce Bulk Load方法结合的方案,来满足不同数据量的入库需求,为张衡一... 相似文献