介绍大数据是一个总称，用于描述从大型数据集中收集、组织、处理和获取见解所需的非传统策略和技术。虽然处理超出单台计算机的计算能力或存储容量的数据并不是一个新问题，但近年来，这种类型的计算的普及性、规模和价值大大扩展。在本文中，我们将从基本层面讨论大数据，并定义您在研究该主题时可能遇到的常见概念。我们还将高层次地审视当前在这一领域使用的一些流程和技术。什么是大数据？“大数据”的确切定义很难
引言现在几乎网上所有资料都说数据存储在传统数据库，再在 es 中同步一份数据作为检索使用，但是也都没有很详细的说明为什么要这么做，而且在 es 本身可以存储数据的情况下，存储两份数据是不是没有必要？还会引起别的问题。虽然收费而且支持的语法不完全，但是在现在 es 已经支持 sql 的情况下，我越来越搞不清楚 es 和数据库之间的界限。es 不支持事务但是能够确保单条数据的写入，这样事务可以通过代码
# 在Elasticsearch与Hive之间实现数据同步的完整流程
在大数据领域，Elasticsearch（ES）和Hive是两个非常流行的工具，前者是一种分布式搜索和分析引擎，而后者是专为大数据量存储和查询设计的数据仓库。将这两者连接起来，可以让你在享受Elasticsearch高效搜索能力的同时，也能使用Hive进行复杂的查询分析。下面我们将详细介绍如何实现这一过程。
## 数据同步流
Hive和数据库比较由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中，但是Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的
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2024-08-02 17:06:19
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Hive个人心得笔记之数据库和数据仓库一、数据仓库和数据库对比数据库数据仓库为线上系统提供实时数据为离线分析存储历史数据具有完整的增删改查的能力只支持一次写入多次查询，不支持行级别的增删改具有完整的事务能力不强调事务的特性尽量的避免冗余 提高存储 和处理的效率人为的制造冗余 提高查询的效
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2023-09-01 16:37:23
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Es相比关系型数据库在数据检索方面有着极大的优势，在处理亿级数据时，可谓是毫秒级响应，我们在使用Es时不仅仅进行简单的查询，有时候会做一些数据统计与分析，如果你以前是使用的关系型数据库，那么Es的数据统计跟关系型数据库还是有很大的区别的，所以，这篇内容，为了更好的理解，我简单对比了Es中统计的写法与关系型数据库的写法。 首先，先了解一下Es中关于聚合的概念： 1：桶（Buckets）满
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2023-11-12 17:48:23
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什么是ElasticSearch?Elasticsearch 是一个分布的式开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。可以在承载了pb级数据的成百上千的服务器上运行具有横向扩展性，高可用性，使用简单的特点ElasticSearch的使用方式有哪些？搜索引擎（主要功能）分析框架（强大的聚合功能）数据存储，主要是日志ElasticSearch和sql的区
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2023-12-02 20:54:56
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性能变化的关键：
#1 执行的先后顺序
谁是驱动表，谁先执行查询，谁后执行查询
#2 执行过程
exists的优点是：只要存在就返回了，这样的话很有
可能不需要扫描整个表。
in需要扫描完整个表，并返回结果。
所以，在字表比较小的情况下，扫描全表和部分表基本没有差别；但在大表情况下，exi
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2024-08-11 09:22:39
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Elasticsearch SQL 是一个 X-Pack 组件，允许用户使用类似 SQL 的语法在 ES 中进行查询。用户可以在 REST、JDBC、命令行中使用 SQL 在 ES 执行数据检索和数据聚合操作。ES SQL 有以下几个特点：本地集成，SQL 模块是 ES 自己构建的，直接集成到发布的版本中。不需要外部的组件，使用 SQL 模块不需要额外的依赖，如硬件、运行时库等。轻量高效，SQL
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2024-02-21 22:34:51
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Elasticsearch SQL 是一个X-Pack组件，允许对Elasticsearch实时执行类似SQL的查询，为Elasticsearch提供一个强大而轻量的SQL接口。无论使用REST接口，命令行还是JDBC,任何客户机都可以使用SQL对EsasticSearch进行查询。Elasticsearch SQL是一个将SQL转换为DQL的转换器。主要针对于查询操作。约定很多人习惯地把Elas
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2024-03-16 00:52:42
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关系型数据库：Mysql，Oracle非关系型数据库：Redis，MongoDB，HBASE类SQL数据库：hive具体地：关系型数据库（Mysql和Oracle）1.表和表、表和字段、数据和数据存在着关系优点:1.数据之间有关系，进行数据的增删改查的时候是非常方便的2.关系型数据库是有事务操作的，保证数据的完整性和一致性。缺点：1.因为数据和数据是有关系的，底层是运行了大量的算法大量算法会降低系
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2023-07-12 22:10:37
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文章目录1. 简介2. 索引库操作2.2.创建索引库2.2.1.语法2.2.3.`使用kibana创建`2.3.`查看索引库`2.4.`删除索引库`2.5 `关闭索引库`2.6 `打开索引库`2.7 `冻结索引`2.9 `解冻索引` 1. 简介Elasticsearch提供了Rest风格的API，即http请求接口，而且也提供了各种语言的客户端API2. 索引库操作1.基本概念: Elastic
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2024-02-19 10:18:31
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1、数据仓库与数据库区别数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP 与 OLAP 的区别。操作型处理，叫联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing），也可以称面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的主要手段
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2023-08-04 23:44:24
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# Hive数据库和MPP数据库的区别
在当今的数据分析和处理领域，选择合适的数据存储与处理方案至关重要。Hive和MPP（大规模并行处理）数据库是两个常见的选项。通过理解它们的异同，我们可以做出更明智的选择。本文将引导你了解Hive数据库与MPP数据库的区别，通过清晰的步骤和代码示例来帮助你加深理解。
## 流程概述
在比较Hive和MPP数据库的区别时，我们可以遵循以下流程：
| 步骤
周末继续闲扯先问大家一个问题，在涉及到系统架构或者技术选型时，通常会面临很多选择，如果让你来做选型，你会选择什么方案，比如数据库你会选什么？ 我这么问其实是设有陷阱的，但凡脱离了实际业务场景谈架构都是耍流氓。开源数据库产品近10年来百花齐放，10年前还是关系型数据库的天下， 因为他们有天然优势，一通用，二保证了数据一致性，当然缺点也不少。随着互联网的高速发展，业务也随之变得复杂
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2023-09-25 18:35:27
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1. 产生Data too large异常 今早运行查询时，ES返回了如下报错： <code class="hljs json has-numbering" style="display: block; padding: 0px; background-color: transparent; color: inherit; box-sizing: border-box; font-famil
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2024-03-28 10:11:01
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由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性。Hive传统数据库查询语言HQLSQL数据存储HDFSRaw Device或者 Local FS数据格式用户自定义系统决定数据更新不支
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2023-09-03 22:03:17
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一、hive与常见数据库的区别 hive是数据仓库的基础工具，能够将结构化的数据映射为一张张表从而进行sql操作。数据存储位置 hive是建立在hadoop的基础之上的，所有hive的数据都是存储在hdfs上；而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中数据更新 由于hive是针对数据仓库进行设计的，而数据仓库主要是进行数据分析，即读多写少，所以hive中是不建议对数据进行改写，所有的数据在
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2023-09-20 04:47:35
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简介定位：分布式通用SQL引擎：支持Hyperbase、Search、ArgoDB、StellarDB和Slipstream等核心数据库和计算引擎。逻辑数仓。分布式关系型数仓：基于Hive和Spark，主要用于离线分析（对时间不敏感）。主要是关系型的数据。原理系统架构 数据类型是不一样的，要放在不同的数据库中。关系型数据放在HDFS中（Hive底层），半结构化数据放在Hyperbase（思维表）中
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2023-08-09 05:58:43
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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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