Design and Implementation of Call Bill Query and Store System in Ten Billion Level

全文: PDF(0 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要随着广东联通市场规模的扩大，产品与技术的不断发展，业务数据量呈现指数级增长，客户对话单详单查询的要求越来越高，对海量数据的高效插入和读取变得越来越重要。面对上百亿条话单记录，如何保证查询的高效性、高可靠性、高可用性成为了首要科研课题。本文提出利用HBase 技术可在廉价服务器上搭建起大规模结构化存储集群，而且查询速率可以达到秒级。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	（）
	作者相关文章
	夏平平
	郑超塔
	曾炜
	欧阳秀平
	李婷婷
	陈荣添
	朱旭明
	柳炳祥
	田原
	余姗姗
	黄远明
	费若岚
	于智春
	钱久李
	陈丽冰

关键词 ：顶岗实习, 交流, 审批, 医疗保险, 数据挖掘, 系统建设, 话单查询, HBase, 高效性, 高可靠性, 一般地方高校, 人才培养模式, 绩效评价, 多RR? 外测系统, 高精度, 测量体制, 微课, 微课生态系统, 教育生态系统, 生态环境, 生态功能

Abstract：With the expansion of market size in Guangdong Unicom and the development of products and technology, the amount of business data is exponentially growing. The request of call bills query is higher and higher. The insertion and reading of massive data becomes more and more important. Facing with tens of billions of call records, it has become a major research topic that how to ensure the query efficiency, reliability and availability. This paper uses HBase technology in cheap server to build up large-scale structured storage clusters. The query rates can be in second level.

Key words： internship exchange examination and approval medical insurance data mining system construction query HBase high efficiency high reliability ordinary local colleges talent training mode performance evaluation multi RR? outer measuring system high precision measurement system Micro Learning Resource Micro Learning Resource Ecosystem education ecosystem ecological environment ecological function

年卷期日期: 2016-06-10 出版日期: 2017-11-13

ZTFLH:

TP311.52

作者简介: 欧阳秀平，男，广东人，硕士，工程师，研究方向：移动互联网、大数据、信息化。

引用本文:

欧阳秀平, 李婷婷, 陈荣添, 朱旭明. [J]. 电脑与电信, 2016, 1(6): 84-87.
Ouyang Xiuping, Li Tingting, Chen Rongtian, Zhu Xuming. Design and Implementation of Call Bill Query and Store System in Ten Billion Level. Computer & Telecommunication, 2016, 1(6): 84-87.

链接本文:

http://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 http://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2016/V1/I6/84

[1]	王茂发王子民汪华登刘振丙. 基于Jupyter的数据挖掘课程建设与研究 [J]. 电脑与电信, 2021, 1(7): 12-16.
[2]	葛晓燕. 数据挖掘课程混合式教学改革探索[J]. 电脑与电信, 2021, 1(6): 43-46.
[3]	李星邬少飞. 基于Hbase的车联网海量数据存储[J]. 电脑与电信, 2021, 1(5): 59-62.
[4]	唐迪黄思涵. 微课在高职计算机类专业生态教学模式中的应用探究[J]. 电脑与电信, 2021, 1(3): 39-41.
[5]	敖章洪. 工程教育背景下电气信息类专业人才培养模式的研究与实践[J]. 电脑与电信, 2021, 1(1): 11-13.
[6]	王颖. 基于Canopy的K-Means并行化算法[J]. 电脑与电信, 2019, 1(7): 30-.
[7]	赵宇阔. 通讯痕迹与情报分析系统的设计方法[J]. 电脑与电信, 2018, 1(9): 52-53.
[8]	汪一百. 基于Hadoop 平台的聚类K-means算法的研究[J]. 电脑与电信, 2018, 1(4): 18-20.
[9]	张志文, 何明昌, 杨维伟, 刘仁笑, 王瑜, 胡学友. 校园知识技能变现系统设计与实现[J]. 电脑与电信, 2018, 1(4): 27-30.
[10]	魏爽. 一种文本聚类的增强数据挖掘方法[J]. 电脑与电信, 2018, 1(3): 46-48.
[11]	潘正勇. 基于大数据的水土保持监测站自动数据采集系统设计与应用[J]. 电脑与电信, 2018, 1(1-2): 64-66.
[12]	赵中枢. 微课制作中的编导技术探讨[J]. 电脑与电信, 2017, 1(9): 63-65.
[13]	姜美. 基于隐私保护的数据挖掘综述[J]. 电脑与电信, 2017, 1(8): 31-.
[14]	包林霞, 史二颖. 应用微课开展分层教学的实施策略研究[J]. 电脑与电信, 2017, 1(7): 26-28.
[15]	黄伟国. 微课在Linux操作系统课程中的应用[J]. 电脑与电信, 2017, 1(7): 82-83.