ZD至顶网软件频道消息: 为了更好地满足用户对大数据基础平台的需求,企业级基础云服务商青云QingCloud(qingcloud.com)日前宣布正式推出HBase集群服务,包含HBase数据库服务、HDFS分布式文件系统、Phoenix查询引擎三大组件。在原生HBase的基础上,QingCloud在配置的易用性、监控告警、在线伸缩等方面进行全面优化,并支持二级索引、SQL和JDBC API,以及完全ACID事务等高级功能,用户能够在2-3分钟内创建一个HBase集群,并能够在控制台直接修改配置文件并应用,极大地减轻了HBase集群的运维难度。
青云QingCloud推出HBase集群服务
作为Hadoop生态圈的重要成员,HBase是一个具有高可靠性、高性能、可伸缩性、列式存储的分布式NoSQL数据库。与关系型数据库相比,HBase能够支持PB级的数据量和每秒百万次的吞吐量。通常情况下,HBase应用于建立互联网索引、推荐系统后台、浏览历史及监控数据的存储和查询等场景。依托Hadoop的分布式文件系统HDFS作为底层存储,HBase能够为数十亿行、数百万列的海量数据表提供随机、实时的读写访问。
与Hadoop一样,HBase集群采用的是Master/Slave架构,如下图所示,青云QingCloud的HBase集群分三种节点类型:主节点(HBase Master和HDFS NameNode)、从节点(HBase RegionServer和HDFS DataNode)和客户端节点(HBase Client)。用户在HBase客户端可通过HBase Shell、Java API(本地或MapReduce)、Rest API或其他工具来访问HBase。若需要使用除Java外的其他语言时,可在客户端节点(HBase Client)自行启动Thrift Server以供支持。
青云QingCloud HBase集群服务架构图
青云QingCloud提供的HBase集群服务有以下亮点:
青云QingCloud CTO 甘泉(Reno Gan)表示,在IaaS平台的基础上,QingCloud正在构建一个以关系型数据库、缓存服务、大数据服务,以及对象存储服务为组件的数据服务平台,它们彼此关联、相互补充,并逐渐成为超高性能、灵活搭配、完整生命周期的数据解决方案。
 
 0赞
0赞好文章,需要你的鼓励
 推荐文章
                    推荐文章
                  杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。
 
             
                 
                     
                     
                    