# 为什么用ES 不用Hbase 在选择合适的数据库时,我们常常会面临选择的困难。在存储海量数据时,我们有很多不同的选择,比如ES(Elasticsearch)和Hbase。本文将探讨为什么在某些情况下更适合使用ES而不是Hbase。 ## ES vs Hbase ES是一个开源的搜索引擎,基于Apache Lucene构建。它被设计用于快速、灵活、可扩展地搜索和分析海量数据。而Hbase
原创 3月前
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为什么用HBase不用MySQL ## 摘要 本文将介绍为什么在某些情况下使用HBase而不是MySQL数据库。我们将首先介绍整个过程的流程,然后详细说明每一步所需的代码和注释。 ## 流程概述 在这个例子中,我们将使用一个简单的场景来说明为什么使用HBase而不是MySQL。假设我们需要存储大量的日志数据,并且需要快速的随机访问和查询。我们将使用HBase作为我们的存储引擎,因为HBase
原创 2023-09-20 18:39:09
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以下是精彩视频内容整理: HBase上的SQL&分析Hbase上的分析从使用的方式上来分类可以分为NATIVE和SQL两类,而二者均存在小数量简单分析和大数据量复杂分析两种场景。但无论在NATIVE和SQL上做小数据量分析或者大数据量分析均需解决HBASE的一些根本问题,比如HBASE表数据热点问题,易用性以及适用更多场景。 SQL ON HBASE方案:ALI-PHOE
在数据处理与分析领域,一直以来都有两种主流的工具:Elasticsearch(简称ES)和Hive。那么为什么在某些情况下我们会选择使用ES而不是Hive呢?本文将从几个方面进行比较,并给出相应的代码示例。 首先,让我们来看一下ES和Hive在数据处理方面的不同。ES是一个实时的分布式搜索和分析引擎,可以帮助我们快速地搜索和分析大规模的数据。而Hive是一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射到
原创 3月前
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hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。HiveHBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相
转载 2023-08-11 22:09:48
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一、浅谈Redis?1.为什么要用Redis?前台系统中:    如用户访问的效率特别低 -> 用户体验差 -> 用户的粘稠低 -> 失去用户!不常用的数据: 如果从mysql中查询 -> 放到数据磁盘上 -> (如用户访问量大)频繁进行I/O操作         &n
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1. 介绍 ElasticSearch简称ES。  先来看它的用途:如果只是在多个机器同步,存储和检索大量数据,它与数据库的差别在哪儿,为什么非要使用ES呢?  ES是目前全文搜索引擎的首选。全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当 用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。简单地说
从项目的背景来看,Dubbo 国内的公司挺多,国内影响力大,Spring Cloud 自然在国外影响力较大,所以这个来看不分伯仲了,毕竟都有大公司在使用。从社区的活跃度来看,可以看下各自的Github托管项目来区分,Dubbo · GitHub 与 Spring Cloud · GitHub ,从更新频率与更新时间来看 Spring Cloud 优于Dubbo,Dubbo基本不维护了。从框
目录一、概述二、 symOpen 创建1.返回值2.输入值3.示例:三、symEnter 插入四、symLookup查找五、symClose 释放一、概述哈希表,又叫散列表。在用GoAhead 实现WebServer时,其中的哈希工具可以实现对大量数据的快速检索,如查重等。主要用到的函数有4个:extern sym_fd_t symOpen(int hash_size); ext
转载 2023-08-14 17:24:27
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从前一座大山下住着一名老翁,他家门前有两座大山,切断了他家和外界的联系。因此他决心把山平掉,另一个“聪明”的智叟笑他太傻, 认为不能。老翁说:“汝心之固,固不可彻,曾不若孀妻弱子。虽我之死,有子存焉;子又生孙,孙又生子;子又有子,子又有孙;子子孙孙无穷匮也,而山不加增,何苦而不平?”大家都知道是谁吧,当初看到继承这个概念,我第一反应就是愚公的那句,“虽我之死,有子存焉;子又生孙,孙又生子;子又有子
redis与云redis 总览 这是OpenHFT的SharedHashMap和流行的键值存储Redis之间的比较。 任何供应商都会告诉您他们的产品多么出色,因此,在我告诉您为什么它对于高性能应用程序来说是“必备”之前,我将首先概述为什么您不使用SharedHashMap。 为什么要使用Redis? Redis是一个更成熟的数据库,使用相对广泛,包括: 支持多种语言。 通过TCP访问远程客户
目录第一章 HTTP与PRC第二章 RestTemplate的三种使用方法2.1 第一种使用方式2.2 第二种使用方式2.3 第三种使用方式第三章 负载均衡器Ribbon3.1 Ribbon概要介绍3.2 Ribbon源码追踪第四章 Feign第五章 使用Feign做服务间的通信5.1 查询商品详情5.1.1 商品服务5.1.2 订单服务5.2 扣库存5.2.1 商品服务5.2.2 订单服务5.3
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单体架构 在网站开发的前期,项目面临的流量相对较少,单一应用可以实现我们所需要的功能,从而减少开发、部署和维护的难度。这种用于简单的增删改查的数据访问框架(ORM)十分的重要。  垂直应用架构 当用户访问量不断的提升,单一应用需要不断的增加服务器来应对,同时将单一的应用拆分成多个应用用来处理提升效率。这种用于加速Web前端加载的Web框架(MVC)起到了关键
HBaseHive的对比Hive数据仓库Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询。用于数据分析、清洗Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高基于HDFS、MapReduceHive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角
  continue的用法和意思:  vi.持续;逗留;维持原状;  vt.延期;使延伸;使持续;继续说;  1.表示继续做某事,其后既可接动名词也可接不定式,且意义相同。如:  They continued to meet[meeting]daily.他们继续每天都见面。  He continued to write[writing]while in hospital.他住院时他继续写作。  2
转载 2023-07-10 15:46:17
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RabbitMQ是什么?RabbitMQ是一个由erlang语言开发的消息队列中间件。消息队列是一种应用程序对应用程序的通信方法。使用消息队列,程序之间不必通过互相调用通信,而是利用消息中间件来进行数据的传递。目前比较流行的消息队列中间件还有ActiveMQ、RocketMQ和Kafka。为什么要使用RabbitMQ?消息队列凭借其独到的特性,在不同的场景可以展现不同的作用 。今天就来说一说其最主
为什么使用MongoDB而不是Redis? 介绍: 在开发中,我们经常需要使用数据库来存储和管理数据。MongoDB(文档数据库)和Redis(键值数据库)都是非常流行的数据库解决方案。然而,它们在数据存储和使用方面有着不同的特点和适用场景。本文将介绍为什么在某些情况下使用MongoDB而不是Redis,并提供详细的步骤和代码示例。 步骤: 下面是整个流程的步骤: | 步骤 | 内容 | |
原创 2023-09-17 10:49:31
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为什么用 PostgreSQL 不用 MySQL 在选择数据库管理系统时,很多开发者面临着一个共同的问题:是选择使用 MySQL 还是 PostgreSQL。MySQL 和 PostgreSQL 都是非常受欢迎的关系型数据库管理系统,各自都有自己的优势和适用场景。本文将讨论为什么在某些情况下选择使用 PostgreSQL 而不是 MySQL,并提供一些代码示例来说明这些差异。 一、数据完整性和
原创 2023-08-31 09:58:37
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为什么用Redis不用Session Session是一种在Web开发中常用的技术,用于在服务器端存储用户的状态信息。然而,随着应用程序规模的扩大和并发访问的增加,传统的Session存储方式已经不能满足需求。Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存和存储,它的出现为解决Session存储问题提供了强有力的工具。本文将介绍为什么使用Redis而不是传统的Session存储方式,并通
原创 2023-08-30 03:10:39
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1.1 Hive简介1.1.1   什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。1.1.2   为什么使用HiveØ  直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 Ø  为什
转载 2023-09-21 14:40:08
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