近年来，随着数据量的激增，传统数据库技术在处理大数据时逐渐显现出不足之处。与此同时，Hadoop等大数据技术应运而生，为大规模数据处理提供了新的解决方案。然而，将传统数据库与Hadoop相结合的问题，常常给企业带来了许多技术挑战。本文旨在详尽地记录这方面的过程与思路，以便于技术人员借鉴。
### 背景定位
在信息爆炸的时代，企业面临着如何高效存储与分析海量数据的挑战。传统数据库如关系型数据库，
# Hadoop大数据集群数据导入到传统数据库的探索
在大数据时代，Hadoop成为了一个广泛使用的数据处理平台，能够高效地存储和处理海量数据。然而，传统的关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）依然在很多企业中占据着重要的地位。将Hadoop中的数据导入到传统数据库中，成为了实现数据价值的重要环节。本文将详细介绍这一过程，并提供相关代码示例。
## 1. 数据准备
在进行数据导
原创
2024-10-30 04:45:08
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数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。比如学生表（学号、姓名
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2024-06-17 15:33:21
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一、 什么是数据库？ 简单的说，数据库（英文Dtabase）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的、我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物
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2023-12-19 14:23:25
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大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需
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2024-09-17 11:51:33
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在进一步学习大数据测试相关知识之前，我们一定要了解ta和传统数据库测试的差异，这有助于我们更好的认识大数据测试。下表只是粗略的对比，很多点还需要在以后的学习中慢慢来完善，欲速则不达，慢慢来吧！对比项大数据测试传统数据库测试量太TMD多多存储结构化+非结构化存储结构化存储算法要求更高还可以环境对环境要求高（HDFS）无太特殊的要求方法需要验证的环节多，数据大，较为复杂（后面说）抽取数据验证对比工具T
原创
2018-01-11 15:46:35
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大数据和高并发没有必然的关系大数据 分库分表分表，纵向分，例如织梦，把关键的分一个表，大数据的一个表横向分 把数据，分到两个表内，可以按权，按余数等等方法高并发 流量级别前推，扩充数据处理能力（分散，多库）分库：多端口配置文件mysqld_
原创
2021-11-30 16:27:40
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在大数据处理当中，数据库无疑是提供关键性支持的技术之一，面对不断新增的海量数据，更加需要数据库提供稳定的底层支持，才能支持数据处理其他环节的工作。今天我们来做一个简单的大数据与数据库技术介绍。 谈到大数据，可能很多人首先想到的就是Hadoop，不得不承认，Hadoop在大数据处理的诸多技术框架当中，占据着非常重要的地位，堪称大数据技术领域的“老大哥”。而数据库技术，似乎不常被提起，但是同样不该被忽
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2024-03-26 15:38:56
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在这个人人都说大数据的时代，许多人对大数据的印象只是停留在仰望的阶段，其实大数据没人们说得那么神奇、玄乎或者是无所不能，今天我们就以传统数据作为比对，看看大数据究竟有什么特点让其处于时代的浪潮之巅。 本文选自《从1开始——数据分析师成长之路》。
原创
精选
2017-01-24 16:42:52
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Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。它提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具。依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。 1 Q：Hive和传统数据库有什么不同?各有什么试用场景。 A：1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoo
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2023-10-05 12:18:31
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一、hadoop是什么？ (1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不
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2023-07-12 14:29:55
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连接Doris数据库和传统MySQL数据库的区别
在如今的数据驱动时代，企业面临着海量数据的挑战，如何高效、稳定地处理这些数据成为了技术团队的重要任务。Doris作为一款高性能的分析型数据库，与传统的MySQL数据库相比，在连接和数据处理的效率上存在显著的差异。本文将详细探讨连接Doris数据库与传统MySQL数据库之间的区别，尤其是在性能、架构及故障处理等方面的不同。
业务场景分析：随着大数
1.关系型数据库的特点基于关系代数理论：缺点：表结构不直观，实现复杂，速度慢优点：健壮性高、社区庞大，在一些情况下人们发现健壮性，并不是要求那么高，因而产生了十分流行的非关系型数据库，如Redis，Memcached等。 2.数据库表关系下面以Product表和Category进行举例，Category表的主键为Product的外键，Category被称为主键表，Product被成为外键
1.扩展性 传统数据： 纵向扩展 表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力  
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2024-01-15 02:37:00
89阅读
随着数据量的激增和应用场景的多样化，传统的数据库系统已经难以满足现代应用的需求。图数据库作为一种新兴的数据存储方式，逐渐在处理复杂关系和大规模数据时展现出独特的优势。本文将探讨图数据库与传统的关系型数据库（RDBMS）及非关系型数据库（NoSQL）之间的差异，并分析其适用场景。
1. 数据模型
1.1 关系型数据库
关系型数据库采用表格形式存储数据，每个表包含多个字段，通过外键关联不同的表。这种
目录1、关系数据库和非关系数据库之间的区别？2、三范式是啥？3、Linux是啥？常用的Linux命令？4、外部表 内部表区别5、Hive的文件存储格式区别6、Mapreduce是什么 1、关系数据库和非关系数据库之间的区别？关系型数据库通俗来讲，关系型数据库类似Excel，以二维表为数据结构，表和字段类型的关系需要明确定义，以SQL语句为操作指令，又称SQL数据库；非关系型数据库非关系型数据库类
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2024-03-18 20:53:00
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什么是MPPMPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群（传统的单节点不属于集群，双机热备或Oracle RAC等，均是基于共享存储的）中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群
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2023-08-30 19:00:40
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说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
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2023-07-22 14:08:41
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通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
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2024-06-07 17:54:29
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如何能够做到数据的实时同步呢？我们想到了MySQL主从复制时使用的binlog日志，它记录了所有的 DDL 和 DML 语句（除了数据查询语句select、show等），以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗时间下面来看一下MySQL主从复制的原理，主要有以下几个步骤：master（主库）在每次准备提交事务完成数据更新前，将改变记录到二进制日志(binary log)中slave（从库）发起连接，
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2024-01-15 17:05:16
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