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，
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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四、分布式数据库HABSE1、请阐述HBase和传统关系数据库的区别正确答案： 我的答案： （1）数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方式，HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串。 （2）数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会涉及复杂的多表连接。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBas
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2024-03-11 07:26:37
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前言前面和大家分享了，维度建模的理论基础，包括维度表设计的方法论和深入剖析了事实表，今天就理论结合实践，和大家聊聊完整的一个数仓构建的过程！ 数据的重要性和战略意义毋庸置疑，目前业界也都在热火朝天地将大数据战略落地和用于实战。 在这个过程中，我们首要的问题就是数据平台的搭建，主要包括物理和逻辑两个方面： 物理数据平台的搭建包括 硬件、大数据工具和技术的选型、购买、搭建
学习hadoop你需要了解哪些：mapreduceHDFSYARN简介：当前是数据大爆发的时代，数据的生成速度正在不断加快。 我们需要通过良好的设计，在同等算力下使得问题能够更快的解决。 随着数据量的不断膨胀，我们不再局限于将数据精准记录快速检查、更新的事务性数据库（关系型数据库），更希望能从全量数据中挖掘潜在价值，hadoop应运而生，haoop不仅可以对结构化的数据进行存储分析、更适用于半结构
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2023-09-29 21:10:13
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Sqoop数据迁移一、sqoop概述1、简介Sqoop是Apache的一款开源工具，Sqoop主要用于在Hadoop和关系数据库或大型机之间传输数据，可以使用Sqoop工具将数据从关系数据库管理系统导入（import）到Hadoop分布式文件系统中，或者将Hadoop中的数据转换导出（export）到关系数据库管理系统。2、原理二、sqoop的安装配置1、下载2、上传服务器3、解压4、配置标准的a
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2024-05-28 23:37:10
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hadoop简介Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。
hadoop的思想之源来源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS
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2023-09-13 15:29:17
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转载一篇关系数据库与Hadoop的关系的文章1. 用向外扩展代替向上扩展 扩展商用关系型数据库的代价是非常昂贵的。它们的设计更容易向上扩展。要运行一个更大的数据库，就需要买一个更大的机器。事实上，往往会看到服务器厂商在市场上将其昂贵的高端机标称为“数据库级的服务器”。不过有时可能需要处理更大的数据集，却找不到一个足够大的机器。更重要的是，高端的机器对于许多应用并不经济。例如，性能4倍于标
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2023-07-20 23:26:02
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大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，
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2023-07-24 10:53:30
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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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# 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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# GBase 数据库与 Hadoop 的结合
## 引言
在大数据时代，企业面临着如何有效存储和处理海量数据的挑战。GBase 数据库作为一种高性能的关系型数据库，具备强大的数据处理能力，而 Hadoop 作为一个开源的大数据处理平台，其分布式计算能力使得对海量数据的处理变得更加高效。本文将探讨 GBase 数据库和 Hadoop 的结合方式，帮助读者理解它们的工作原理及优势。
## GB
前几天看到一条新闻，PostgresML 融了 4.7M 美元种子轮?。这是凑上了可以蹭的几乎所有热点：Postgres，向量，数据库，Serverless，AI。PostgresML – PostgreSQL 扩展PostgresML 是一个开源的 PostgreSQL 扩展，你能把机器学习（ML）模型无缝集成到你的 PostgreSQL 数据库，使用 SQL 查询对文本和表格数据进行训练和推理
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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面试总结1.生产环境中有多少个reduce该问题可以总结为：1.一个task的map数量由谁来决定？ input split的大小间接决定了一个job拥有多少个map默认input大小是64M可以通过修改mapred.min.split.size参数决定input split的大小从而影响map数量a. map的数量通常是由输入文件的总块数决定的，正常的map数量的并行规模大致是每一个Node是1
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2024-07-26 13:02:03
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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
主要功能：分析广告，用户打分，分析用户行为，统计日志，
原创
2022-11-07 12:55:53
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## 分析传统关系型数据库与Hadoop的区别
随着大数据时代的到来，数据存储和处理的方式逐渐发生了转变。传统关系型数据库和Hadoop在设计理念、使用场景、性能以及数据处理方法等方面存在显著差异。本文将对这两者进行分析，并通过代码示例进行说明，帮助读者理解它们的不同之处。
### 1. 基本概念
#### 1.1 关系型数据库
关系型数据库（RDBMS）是一种基于关系模型的数据库，通过表格
关系型数据库的类比HA和Federation都是HDFS发展过程的必然产物，对应于关系型数据库就是数据库的高可用和拆分。关系型数据库的高可用要解决的几个点就是： 1，单点故障问题——库分主备 一主一备，一主多备，互为主备多种解决方案 2，库分主备——主备一致性问题——主备同步 主备通信，共享存储 3，热切换问题——实现主备热切 中间需要“分脑”问题，分脑问题就是说主备切换之后，主又恢复
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2023-12-13 08:10:40
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简介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，并提供类 SQL 查询功能。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序。主要用途：用来做离线数据分析，比直接用 MapReduce 开发效率更高。Hive 利用 HDFS 存储数据，利用 MapReduce 查询分析数据。数据库和数据仓库的区别在于：数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题
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2024-05-21 06:51:10
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