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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# HADOOP数据库与MPP数据库的对比与应用
在当今数据驱动的时代，企业对数据存储和处理的需求日益增长。HADOOP数据库和MPP（大规模并行处理）数据库是两种重要的解决方案。本文将探讨它们的结构、优缺点和应用场景，通过代码示例加深理解，并使用Mermaid语法呈现关系图和甘特图.
## 一、HADOOP数据库概述
HADOOP是一个开源框架，主要用于存储和处理大数据。它的核心组件包括H
原创
2024-09-24 05:16:34
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广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。  
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2023-07-24 10:53:40
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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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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop是一个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，不管任何数据形式最终会
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2023-07-26 21:26:15
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关于Hadoop平台，网上有很多的资料，但是比较零碎，为了方便大家对这个平台有着充分的了解，笔者在此系统的介绍一下这个平台。1、什么是Hadoop?(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)，Ha
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2023-10-16 12:58:17
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真的是一步一个坑啊！！！！
初始化数据库 sudo mysql_secure_installation
这条赋权命令分三部分写 grant all on *.* to hive@localhost identified by 'hive';
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2024-01-13 18:33:36
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Hadoop数据库与关系型数据库的优劣对比
在当今数据驱动的世界，选择合适的数据库架构至关重要。Hadoop和关系型数据库在数据处理和存储方面各有优劣，这篇博文将以一种轻松的方式带您深入探讨这两者的差异，包括技术定位、关键性能指标、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展等维度。
> “大数据处理的关键在于选择合适的工具。Hadoop适用于处理非结构化数据，而关系型数据库则在结构化数据管理中占据
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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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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传统的关系型数据库很好地满足了以银行交易为代表的事务性业务环境。当人们迈入需要面对非结构化数据构成的数据洪流的全新时代是，传统的关系型数据库已经不能满足需求。在这样的背景下，一HBase为代表的NoSQL数据库成为大数据处理领域的新秀。这里的NoSQL并不是摒弃传统关系型数据库以及SQL，其含义更多是指Not only SQL，即
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2023-11-29 13:50:45
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2016.11.27<SQL初学者指南 人民邮电>一．关系型数据库与SQL首先，SQL是一种语言而不是一个数据库。1.SQL的定义SQL是维护以及使用关系型数据库中的数据的一种标准的计算机语言。简单说就是用户用来和关系型数据库之间交互的语言。SQL与其他的计算机语言（C,JAVA,C#等）不同,SQL是一种声明式的语言，它经常使用一条单独的语句来声明预期的目标。需要注意的是，SQL只关
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2024-01-17 08:28:52
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背景 随着互联网的普及及新技术的快速发展，市面踊跃出以Hadoop为代表的大数据开源技术栈，运用这类型技术的公司就是用最小的成本做最大的事情，技术往往是新的、开源的、市场占用率高的特点。而发展多年以国外ODSCle、国内DM8为代表的“传统”数据库厂商，因为足够稳定和可靠，且有靠谱专业的维护支持团队，出现任何问题都有专业的人运维兜底，比如电信行业的BOSS系统，银行的账户系统等等这些数据容不得半点
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2024-07-22 17:24:08
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MPP代表大规模并行处理，这是网格计算中所有单独节点参与协调计算的方法。 是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果。 MPP DBMS是建立在这种方法之上的数据库管理系统。在这些系统中的每个查询都会被分解为由MPP网格的节点并行执行的一组协调进程，它们的运行时间比传统的SMP RDBMS系统快得多。该架构的另一个优点是可
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2024-08-02 12:01:20
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GP数据库与Oracle数据库区别为：侧重不同、数据库类型不同、查询不同。一、侧重不同1、GP数据库：GP数据库重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。2、Oracle数据库：Oracle数据库面向前台应用，重吞吐和高并发的OLTP类型。二、数据库类型不同1、GP数据库：GP数据库的数据库类型为分布式数据库。2、Oracle数据库：Oracle数据库的数据库类型为传统关系型数据库。三、查询
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2023-08-21 12:48:22
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Hadoop与数据仓库传统数据仓库一般建立在Oracle、MySQL这样的关系数据库系统之上。关系数据库主要的问题是不好扩展，但Hadoop的数据和计算都是分布式的，可以处理海量数量。Hadoop的核心观点是：如果一个计算可以被分成小的部分，每一部分工作在独立的数据子集上，并且计算的全局结果是独立部分结果的联合，那么此计算就可以分布在多台计算机中并行执行。关系数据库的可扩展性瓶颈可扩展性就是能够通
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2023-07-12 12:10:55
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1、MR和关系型数据MR和传统的关系型数据库处理的数据是不同，传统关系型数据库处理的是较结构化数据，对于半结构化和非机构话数据处理的还不是很好，MR正好对关系型数据不擅长领域做了补充，MR输入的键值并不是数据的固有属性，而是由分析数据人员来选择的，就目前看来他们是互补的关系，MR通过HIVE实现了hadoop固有的SQL,不过mr的适应性更强一些，不过随着以后的发展关系型数据库也会慢
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2023-07-24 10:53:19
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1、Hadoop简介 1、hadoop的出生 l Nutch和Lucene之父Doug Cutting在2006年实现Hadoop目项。 l Hadoop并非一个单词，它来源于Doug Cu
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2024-07-26 13:05:02
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一、HDFS 的设计思路 1）思路切分数据，并进行多副本存储； 2）如果文件只以多副本进行存储，而不进行切分，会有什么问题缺点不管文件多大，都存储在一个节点上，在进行数据处理的时候很难进行并行处理，节点可能成为网络瓶颈，很难进行大数据的处理；存储负载很难均衡，每个节点的利用率很低； 二、HDFS 的设计目标Hadoop Distributed File Syste
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2024-02-02 17:51:11
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读了两篇关于hadoopDB数据仓库的论文之后，写一点关于hadoopDB的简介： hadoopDB是耶鲁大学的一个大学项目， 目的是为了构建一个数据仓库的工具。HadoopDB 结合了hadoop 和paralled RDBMS，结合两个技术的优点。HadoopDB is to connect multiple single_node database systemusing Hado
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2023-07-30 15:59:20
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