HBase学习（一） 一、了解HBase官方文档：https://hbase.apache.org/book.html1.1HBase概述HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件
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2023-07-20 23:52:35
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HBase环境准备HBase下载地址：http://archive.apache.org/dist/hbase/tar -zxvf hbase-1.4.11-bin.tar.gz #解压hbasevim /etc/profile #配置hbase环境变量在最后加上export PATH=$PATH:/usr/local/soft/hbase-1.4.11/binsource /etc/profil
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2023-09-14 14:19:39
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这样的生活真的是我想要的吗
我不知道 又开始迷茫了
心理有很多话想说
却不知道怎么说出口
当别人都在羡慕我的时候
只有我自己知道这其中的苦
说不出道不明
为什么我的生活总是这样
我以为我换了环境 换了工作
一切都会好起来
事实是没有
我还是那个一天无所事事的女孩i
这不是我想要的
但是如果他们问我想要怎样的生活
我却又回答不上去
我在心里无数次想找到
原创
2010-12-02 15:12:31
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文章目录单选题多选题判断题其他练习：模拟考试： 单选题目前鲲鹏内存优化型云服务器km1可购买的最大内存为（）GB。 A、192 B、256 C、384 D、480 D以下哪一项不是鲲鹏处理器的优点？（） A、同样功能性能占用的芯片面积小.功耗低.集成度更高，更多的硬件CPU核具备更好的并发性能 B、支持16位.32位.64位多种指令集，能很好的兼容从IOT.终端到云端的各类应用场景 C、大量使用
HBase是BigTable的开源实现，事务模型也与BigTable一脉相承 – 仅支持行级别的事务。虽然Jeff Dean大神在接受采访时公开承认目前在技术领域最后悔的事情就是没有在BigTable中加入跨行事务模型，以至于之后很多团队都在BigTable之上重复造各种各样的分布式事务轮子。这点笔者是认同的，现在确实有很多团队在HBase之上造了很多轮子（Tephra | Trafodian |
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2023-07-14 15:47:03
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随着大数据的不断涌现，处理大数据的技术也越来越成熟。在这些技术中，Java和Python都是非常流行的选择。本文将对Java和Python在处理大数据方面的优缺点进行比较，并讨论在什么情况下应该选择哪种语言。 目录一、Java和Python在大数据领域的应用1. 性能比较2. 编写代码的复杂度比较3. 处理大数据的能力比较4. 可扩展性比较5. 数据可视化和分析能力比较二、Java和Python的
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2023-08-31 11:28:49
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## Python的不适合应用的领域
Python是一种广泛使用的编程语言，具有简单易学、可读性强等特点，因此在许多领域都有广泛应用。然而，Python并不适用于所有的场景，特别是在对性能要求较高的领域。本文将介绍一些Python不适合应用的领域，并通过示例代码来进一步说明。
### 实时系统
实时系统是指需要在严格时间限制下执行任务的系统。这些任务通常对时间要求非常高，必须在预定的时间内完
原创
2023-07-31 10:32:23
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数据行业这几年发展迅速，出现了很多数据的工种，包括人工智能，机器学习，数据挖掘，数据分析，数据仓库，数据中台，数据流式计算等方向。 我几年前入坑的数分，由于门槛低，覆盖范围广，学习可广可深，受到天南海北万众宠爱于一身。当然，我估计大家选择数据分析的真实原因，还是认为数分技术门槛低，不太需要写代码，而自己又想进入互联网行业发展。然后在上面的原因下，给自己找出各种说服自己的理由，包括：我好像平常很喜欢
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2024-01-31 17:28:46
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文章目录概述基本概念Hbase与Hadoop的关系HDFSHbaseRDBMS(关系型数据库)与HBase的对比关系型数据库HbaseHBase特征安装部署 概述基本概念hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql(非关系型数据库)的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键
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2023-08-18 21:52:57
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虚拟主机由于操作简单，性价比高，通常是刚开始建设网站的第一选择，不过需要注意的是并不是所有的网站都适合用虚拟主机，下面我们来说说哪些网站不适合使用虚拟主机。1、对权限要求较大的网站。有的网站因为需要实现一些功能，对主机的权限要求较高。而虚拟主机本身权限较低，不适合这类网站使用，建议使用云主机或者独立服务器。2、流量较大的网站。虚拟主机是从服务器虚拟化
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2017-03-21 09:45:31
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虚拟主机由于操作简单，性价比高，通常是刚开始建设网站的第一选择，不过需要注意的是并不是所有的网站都适合用虚拟主机，下面我们来说说哪些网站不适合使用虚拟主机。
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2018-09-12 11:16:06
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如果有一天，某个软件开发人员对游戏软件设计产生了兴趣，想找个业界的朋友询问游戏软件的开发经验，第一个问题一定是：“我该选择哪一种开发语言呢？”，通常得到的答案只有三个：1.????? C2.????? C++3.????? C 或 C++这是个非常合理的答案。开发人员不想接触太低阶的组合语言，可是又希望榨干硬件的每一分资源，C或C++是最能满足这个条件的语言。Java语言出现在1995年左右，当时
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2023-07-25 09:53:22
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HBase 是一个 NoSQL 数据库，通常用来处理大规模的结构化数据，然而，它并不适合复杂查询的需求。这主要是因为 HBase 采用了面向列的存储结构，虽然可以高效处理简单的读写操作，但在执行复杂查询时，如联结操作、聚合查询及多表查询等困难重重。
## 环境准备
在使用 HBase 之前，需要准备好相应的开发环境。以下是依赖安装指南，确保您的环境中具备所需的组件。
### 版本兼容性矩阵
Kafka快速入门秘籍：背景介绍，应用场景分析、核心架构分析 一、背景介绍引言：其实这段背景，我们之前介绍RabbitMQ的时候，已经说过了，我们这里讲kakfa的时候，再把这一段给拿出来，再说明下。在讲实战前，我们还是有必要讲解下理论的，理论为辅，实战为主，在实战的基础上，再深入理解理论，底层原理，底层源码。下篇文章或者视频，我们将带你看官网学习kafka环境搭建、kafka基本用法
1>数据库中索引的结构是一种排序的数据结构。2>数据库索引是通过B树和变形的B+树实现的。3>什么情况下不适合建立索引？ 1.对于在查询过程中很少使用或参考的列，不应该创建索引。 2.对于那些只有很少数据值的列，不应该创建索引。 3.对于那些定义为image，text和bit数据类型的列，不应该创建索引。 4.当修改性能远大于检索性能，不应该建立索引。4>建立索引的
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2024-03-22 20:50:18
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n/a 编辑n/a或
N/A是英语“不适用”（Not applicable）等类似单词的缩写，常可在各种表格中看到。
N/A比较多用在填写表格的时候，表示“本栏目（对我）不适用”。在没有东西可填写，但空格也不允许此项留白的时候，可以写N/A。在英语国家，也会用n/a或者n.a.来表达，都是同一个意思。
n/a
定&n
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2024-04-29 09:01:31
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# Java 不适合开发本地应用的探讨
Java 作为一种广泛使用的编程语言，被应用于各种领域。然而，越来越多的开发者开始质疑 Java 是否适合开发本地应用。本文将探讨这一话题，并通过代码示例进行说明。
## Java 的发展历程
Java 在 1995 年推出后，便迅速成为跨平台开发的热门选择。它的“编写一次，到处运行”的理念，使得开发者能够在不同操作系统上运行同一套代码。这一特性，虽然
原创
2024-10-19 07:51:10
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# 为什么Hadoop不适合处理流式数据
在现代数据处理领域，流式数据（Streaming Data）和批处理（Batch Processing）是两种截然不同的数据处理方式。尽管Hadoop在处理批量数据时表现优异，但它并不适合实时的流式数据处理。本文将指导你理解这一点，并展示Hadoop处理流式数据的流程，包括相关的代码示例和类图与关系图的使用。
## 流程概述
这里是一个简要的流程图，
原创
2024-10-30 03:43:37
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“为什么SQL语句不要过多的join？”最近有个同学跑来问我如何回答面试官的这个问题，我说你直接怼他“为何MySQL如此垃圾，连join都不能写？！”很久以前，有个公司真的有这么一个关系型数据库，出于某种未知原因，就是不能过多join，你敢这么做，特别是在应用程序里这么写，数据库就敢给你罢工。当时，为了完成这个项目，老一辈先驱们达成了几个重要的共识：进度为大，没时间再回头探究数据库设计了；这个功能
1.适用场景 网站数据:适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。 缓存：由于性能很高，也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后，搭建的持久化缓存可以避免下层的数据的数据源过载。 大尺寸，低价值的数据：非常适合数十或者数百台服务器组成的数据库。 用于对象及JSON数据的存储：MongDB的BSON数据格式非常适合文档格式化的存储及查询。 2.不适用的场景 高度
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2023-10-05 15:34:16
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