hbase，mongodb，redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，他们的系统存储及处理的数量由大到小。 HBase基于列存储，提供<key, family:qualifier, timestamp>三项坐标方式定位数据，由于其qualifier的动态可扩展型（无需schema设计，可存储任意多的 qualifier），特别适合存储稀疏表结构的数据（比如互联网网页类
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2023-07-13 14:14:27
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[1]场景2：批量记录导入 [2]原因就在于写入的速度，hbase由于只维护一个主键，写入的速度要比mongodb这种要维护所有索引的数据库快多了。hbase占用两台机器能完成的事情，mongodb要占用更多的机器，每台机器按一年20000的费用，几百台下来就是一笔很大的费用。但是代价就是hbase记录下东西以后，只能事后通过全表检索或按照索引范围的方式进行整体分析，而不能对
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2023-10-11 07:52:32
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1.关于NoSQL 比较赞同楼上的回答NoSQL is Not Only SQL NoSQL的粗线的背景大概是因为随着数据量的扩大，在一些对数据集的分析中，传统的关系型数据库的计算成本变得很大。NoSQL凭借着它高大上的“易扩展、大数据、高可用、高性能、灵活性”，强势登场。 2.关于NoSQL的种类作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/30219620
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2024-05-28 13:49:30
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nosql是我们在分布式开发中常用的中间件，不同类型适用于不同的业务场景，通过资料的整理对比方便我们后续开发过程中对中间件的选用 文章目录MongoDB/HBase/Redis应用场景场景MongoDB1.特点2.java使用3.优缺点HBase1. 特点2.java使用3.优缺点Redis1.特点2.java使用3.优缺点 MongoDB/HBase/Redis应用场景场景类型适用场景Mongo
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2023-11-02 17:48:06
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Mongodb用于存储非结构化数据，尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别，再往上性能就下降了，除非另外分库。Hbase是架构在hdfs上的列式存储，擅长rowkey的快速查询，但模糊匹配查询（其实是前模糊或全模糊）不擅长，但存储的量可以达到百亿甚至以上，比mongodb的存储量大多了。总结：MongoDB更像传统的关系型数据库，更善于做查询。Hbase更偏向非关系型数据库...
原创
2021-08-09 22:31:32
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Mongodb用于存储非结构化数据，尤其擅长存储json格式的数据。存储的量大概在10亿级别，再往上性能就下降了，除非另外分库。Hbase是架构在hdfs上的列式存储，擅长rowkey的快速查询
原创
2022-02-13 16:26:37
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# MongoDB与HBase的区别
在现代大数据和云计算的世界中，选择合适的数据库是一个至关重要的决策。MongoDB和HBase是两种流行的NoSQL数据库，各自具有独特的优势和适用场景。本文将深入探讨MongoDB与HBase的区别，并用示例代码阐明其应用场景。
## 数据模型
### MongoDB
MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，采用BSON格式存储数据。这种文档模
原创
2024-10-11 10:52:36
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培训总结（三）（一）学习过程 开始老师先讲诉了大数据的起源和具体应用以及应用的意义。然后老师为我们讲诉了hadoop的安装（虽然这个早就安装了好几遍），在hadoop安装成功后老师带我们做了一个简单的wordcount的例子，让我再一次重温了mapreduce的基础知识，在课程的最后老师给我留了一个综合性较强的习题。（二）总结 今天由于有的同学没有提前配置好环境所以讲的东西比较少，自由时间比
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2024-06-29 14:20:21
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1 概念是1个文档数据库（如json为数据模型）由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是1个介于关系数据库和非关系数据库的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。支持的数据结构是BSON，一种类似json的二进制形式的存储形式。 特点：是支持查询语言类似面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的大多数功能，而且还支持对数据
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2023-10-23 07:32:03
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前言传统数据库遇到的问题，数据量很大的时候无法存储；没有很好的备份机制；数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑；因此我们需要探究更加合适的数据库来支撑我们的业务。 HBase什么是HBaseHbase（Hadoop Database）是建立在HDFS之上的分布式、面向列的NoSQL的数据库系统。 HBase特点优点：海量存储：适合存储PB级别的海量数据，采用
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2023-12-07 21:27:07
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Redis定位在"快"，HBase定位于"大",mongodb定位在"灵活"。在一般使用情况下，mongodb可以当作简单场景下的但是性能高数倍的MySQL, Redis基本只会用来做缓存，
原创
2022-02-13 16:26:18
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1.关于NoSQLNoSQL = Not Only SQLNoSQL的粗线的背景大概是因为随着数据量的扩大，在一些对数据集的分析中，传统的关系型数据库的计算成本变得很大。NoSQL凭借着它高大上的“易扩展、大数据、高可用、高性能、灵活性”，强势登场。2.关于NoSQL的种类3.HBase（列存储）两大用途：特别适用于简单数据写入（如“消息类”应用）和海量、结构简单数据的查询（如“详单类”应用）。特
原创
2019-02-24 14:09:35
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整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样。
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2014-04-08 14:48:00
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Redis定位在"快"，HBase定位于"大",mongodb定位在"灵活"。在一般使用情况下，mongodb可以当作简单场景下的但是性能高数倍的MySQL, Redis基本只会用来做缓存，HBase用来做离线计算。mongodb：我觉得定位是取代关系型数据库，想当一个主流数据库。因为他有非结构化、方便扩充字段、写性能优于mysql。万事万物有利有弊，mongodb的内存型缓存内容，让其速...
原创
2021-08-09 22:31:26
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1.传统的关系型数据库的B树，更新少量数据效率高，mapReduce更新大量数据效率高 2.关系型数据库与MapReduce比较 MapReduce比较适合以批处理方式处理需要分析整个数据集的问题，尤其是动态分析。 RDBMS适合于点查询和更新，数据集被索引之后，数据库系统能提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。 MapReduce适合一次写入，多次读取的数据的应用，关系型数据库更适合持续更新
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2023-08-01 21:11:38
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1.官方文档：https://docs.mongodb.com/ecosystem/tools/hadoop/2.Hive介绍： Hive特点： 1.hive是一个数据仓库，和oracle，mysql等数据仓库相比，它底层依赖于hdfs。 2.hive是sql解析引擎，将sql语句转换成Map/Reduce任务，然后在hadoop hdfs上执行 3.hive的表其实就是一个目录，hi
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2023-08-21 02:15:33
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现在我也学完了redis和mongoDB，接下来是准备学习ElasticSearch。但是对于这几者之间的区别，以及业务场景，我是很懵的。这就导致我学完mongoDB后，有一种不真实的感觉，感觉学完mongoDB跟没学一样，遇见需要缓存的问题，想都不用想，肯定是直接选redis。那我学习mongDB的意义，就不存在了。 所以才花了一两个小时，疯狂查找优质博客，试图寻找两者的区别，最主要是它们的适用
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2023-07-29 23:30:38
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************************************ mongodb ***********************************
优势
1. 强大的自动化 shading 功能（更多戳这里）；
2. 全索引支持，查询非常高效；
3. 面向文档（BSON）存储，数据模式简单而强大。
4. 支持动态查询，查询指令也使
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2024-03-05 09:48:40
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1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。 2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，
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2024-06-15 20:50:49
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最近公司想要做数据分析，之前我们公司用的是免费的growing IO。他们分析仅限于界面跳转的转化率，不能详细地分析业务数据。我研究了一个需要埋点的产品，搞明白他们是在每个接口的调用埋点，将用户对接口的调用行为记录下来，进行分析。由于接口众多，每个接口的数据都不同。可以充分利用hbase宽表的特性，在一行中定义一个通用的字段来标示当前行的数据类型，操作人，然后定义不同的字段来记录每一种数据。在插...
原创
2021-08-09 22:31:28
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