一、HBase简介 HBase是一个基于Hdfs的、分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项
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2023-07-10 21:29:20
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1. hbase是什么 漫画学习hbase----最易懂的Hbase架构原理解析
http://developer.51cto.com/art/201904/595698.htm 1.1 hbase的概念hbase基于Google的BigTable论文，是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。在需要实时读写随机访问超大规模数据集时，可以使用hba
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2023-09-20 06:41:18
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# HBase 列存储还是行存储
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[了解需求] --> B[学习HBase基础知识]
B --> C[确定存储方式]
C --> D[实现存储方式]
D --> E[测试]
```
## 整体流程步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解需求 |
| 2 |
原创
2024-03-10 06:08:25
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一、Apache Hbase基本概述Apache Hbase是一个基于Hadoop的数据库，它可靠、数据多版本、分布式适合结构化大数据的存储，Apache Hbase是Google BigTable开源实现，基于列储存的菲关系型数据库。（1）列储存和行储存的区别列储存和行储存是指数据子存储介质中的额储存方式 **·**关系型数据库（行储存）：Oracle、mysql等 **·**非关系型数据库（列
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2023-11-06 16:32:51
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HBase是列式存储数据库吗导语行式数据库和列式数据库HBase是列式数据库吗？ 导语HBase是一种列簇数据库（column-family database），但是不属于列式数据库（column-oriented database）。 Martin Kleppmann在《Designing Data-Intensive Applications》对HBase做出了以下评价：Cassandra
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2023-12-06 23:14:19
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# HBase HFile 按行存储还是列存储
## 概述
在 HBase 中，HFile 是存储数据的基本单位，而数据的存储方式可以选择按行存储或列存储。对于新手来说，如何选择存储方式可能会有些困惑。在本文中，我将向你介绍 HFile 按行存储和列存储的区别，以及如何实现这两种存储方式。
## 流程
以下是实现 HBase HFile 按行存储和列存储的流程：
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2024-04-22 05:15:26
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MYSQL数据类型1 整数类型2 浮点数类型和定点数类型3 日期与时间类型4 文本字符串类型5 二进制字符串类型6 数据类型的选择 表是由多列字段组成，每一个字段会有不同的数据类型，不同的数据类型决定了字段包含的数据内容。不同的数据类型也决定了mysql在使用他们的时候的方式。 1 整数类型数据型数据类型主要用来存储数字，不同的数据类型提供不同的取值范围，可以存储的值的范围越大，所需要的存储空
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2023-08-11 13:19:17
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在Hive中，文件的存储格式主要有：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
其中，TEXTFILE、SEQUENCEFILE是基于行存储，ORC、PARQUET基于列存储。
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2023-07-05 09:36:16
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1，概念数据库（DB）：一个文件夹，所有数据存放的仓库数据库管理系统（DBMS）：一种软件
关系型数据库：mysql、oracle、sqllite、sql server、db2、access非关系型数据库：redis、mongodb、memcache数据库管理员（DBA）数据库服务器：一台跑着DBMS的机器表：一个文件，一张存储了数据的表数据/记录：表中的信息，一般一行是一条数据在 MySQL 中
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2024-01-06 17:22:50
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数据库是一个特殊的文件，存储在硬盘上
关系型数据库核心元素mysql中的 列称为字段 行称为记录
列———>字段
行-——>记录数据表(数据行的集合)
数据库(数据表的集合)如果能够唯一标记某一个字段：那么这就是主键。mysql（做网站，存储持久化数据mongbd(存储非关系型数据 用于爬虫存储)redis（缓存）关系型数据库
oracle
mysql （web时代使用最广泛的关
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2023-08-27 11:03:51
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0. 前言目前大数据存储主要有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。业界对两种方案有许多争持，争论的焦点是：谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，L
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2023-09-04 11:18:08
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说明：从严格的列式存储的定义来看，Hbase并不属于列式存储，有人称它为面向列的存储，请各位看官注意这一点。 行式存储 传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图：其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：不管你坐或不坐，座位都在那里，不离不弃。 列式
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2023-07-12 10:45:58
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作者 | 李新杰行式存储传统的数据库是关系型的，且是按行来存储的。如下图：其中只有张三把一行数据填满了，李四王五赵六的行都没有填满。因为这里的行结构是固定的，每一行都一样，即使你不用，也必须空到那里，而不能没有。来一张形象的图：不管你坐或不坐，座位都在那里，不离不弃。列式存储为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图：初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换：
行存储和列存储 行存储的特点：查询满足条件的一整行（所有列）数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的特点：因为每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量；每个字段的数据类型一定是相同的，列式存储可以针对性的设计更好的设计
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2023-09-15 21:40:04
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1.Hbase概念 base 是分布式、面向列的开源数据库（其实准确的说是面向列族）。HDFS 为 Hbase 提供可靠的 底层数据存储服务，MapReduce 为 Hbase 提供高性能的计算能力，Zookeeper 为 Hbase 提供稳定服务和 Failover 机制，因此我们说 Hbase 是
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2023-08-16 18:22:13
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# Python矩阵按行存储或按列存储的实现方法
## 介绍
在Python中，矩阵是常见的数据结构之一，通常用于表示二维数组或二维表格。矩阵的存储方式可以按行存储或按列存储，这取决于具体的需求和问题。本文将介绍如何在Python中实现矩阵的按行存储和按列存储两种方式，并给出相应的代码示例和解释。
## 矩阵按行存储的实现方法
矩阵按行存储是指将矩阵的每一行作为一个整体存储在内存中。这种方式在
原创
2023-09-04 09:25:47
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Hbase是一种分布式nosql数据库系统，能实时操作数据：增删改查一、hbase的特性1、hbase数据的最终持久化存储是基于hsfs文件系统，存储容量几乎无限，可以随时在线扩容 2、hbase的数据增删改查功能模块是分布式系统 3、nosql数据库，表结构 二、hbase工作机制1、hbase工作机制示意图 2、hbase工作机制详细解析a. habse的整体工作机制是接受客户端发来的请
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2023-09-19 16:11:38
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# 如何判断hive是列式存储还是行式存储
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 连接到Hive数据库 |
| 2 | 查看Hive表的存储格式 |
| 3 | 判断存储格式是列式还是行式 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 连接到Hive数据库
首先，我们需要连接到Hive数据库，使用以下代码：
```markdown
# 连接到Hiv
原创
2024-05-05 03:48:45
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行存储列存储优点写入效率高，保证数据完整性读取效率高，没有冗余缺点数据有冗余现象，计算速度慢写入次数多，速度慢，消耗cpu使用场景关注整张表内容，或者需要经常更新数据、需要经常读取整行数据、不需要聚集运算，或者快速查询需求、数据表本身数据行并不多经常关注一张表某几列而非整表数据的时候、基于一列或比较少的列计算的时候、数据表拥有非常多的列的时候、数据表有非常多行数据并且需要聚集运算的时候、数据表列里
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2023-10-20 09:49:58
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hbase原理及时间戳管理介绍分布式的、面向列的开源数据库 hdfs文件存储 MR处理数据 zookeeper做协同服务hbase 表数据以表存储，表含行、列，列分为列簇（family），如下图： key1,key2,key3是三条记录的唯一row key值， column-family1,column-family2,column-fami
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2023-09-06 08:46:13
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