Hive是为简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用户编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖於HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑表，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pi
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2023-06-12 20:26:49
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YCSB在测试的时候 有固定的表结构，所以以下插入、删除都是在同等条件下测试的。Hbase结果1）、使用load进行插入数据。1线程插入条数总吞吐量总运行时间（ms）1000356.2522265764162807100001000.7004903432499931000001123.20427716188890315000001728.0827267762928933810线程插入条数总吞吐量总
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2023-08-29 17:32:06
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专业的SQL Server、MySQL数据库同步软件当我们不确定数据结构字段或混乱时，很难根据一个概念提取数据。什么数据库适合使用？答案是什么？如果使用传统数据库，则必须保留额外的字段，其中10个将不起作用，20个将无法正常工作，但这会严重影响质量。而且，如果面对大型数据库，pt级数据，这种浪费更加严重，那么我们应该使用哪个数据库？ hbase有几个不错的选择，因此hbase仍然存在以下问题:？1
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2023-08-18 22:43:51
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优点：为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量进行处理；数据压缩空间大，减少IO；处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行；索引非B树结构，不需要满足最左原则；只要过滤条件在索引列中包含即可；即使在使用的数据不在索引中，由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快；写入速度非常快，50-200M/s，按照每行100Byte估算，大约相当于50W-200W条/s的写
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2023-09-05 16:56:05
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Chrome浏览器性能对比测试报告 十五年前，Netscape推出第二代浏览器并改名为Navigator。后来微软认识到浏览器的重要性，迅速推出了最早的IE版本，并捆绑进操作系统，最终打 败了Netscape。时间进入了
HBase数据的简介：HBase是一个分布式，可伸缩，存储海量数据的Hadoop数据库简单说明一下HBbase的优势所在：—>>> HBase目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储—>>> 从功能上看，HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统—>>> 利用HBase技术可在廉价PC Server
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2023-08-16 21:58:15
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tidb的聚合函数算法连接：（二十二）Hash Aggregationtidb实现了两种聚合函数的算法：Hash Aggregation 和 Stream Aggregation对于数据无序的，使用Hash Aggregation。对于数据按照groupby字段有序的，使用Stream Aggregation。以avg聚合函数作为例子，在执行时需要维护两个中间值sum和count。Hash Agg
1 ClickHouse特性 OLAP数据库一般有2个要求：①容量要比关系型数据库大，②在线查询的速度要快。ClickHouse这两点都满足并且还支持标准的sql，支持比较复杂的语句，支持分布式。ClickHouse的几个显著特点如下： （1）列式存储 列式存储的优点：①列式存储不同于行式存储，以行为单位进行存储，行式存储更变故搜索查询。列式存储以列为单位进行存储，这样更适合做聚合计算，如求
一 MyISAM1.1 MyISAM简介MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的 ISAM （Indexed Sequential Access Method：有索引的顺序访问方法）所改良。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，M
HBase vs Redis: 基于性能的对比
## 引言
在现代应用程序中，数据存储和检索是至关重要的。选择合适的数据库解决方案对应用程序的性能和可扩展性有着重大影响。在分布式系统中，HBase和Redis都是流行的数据库选择之一。本文将介绍HBase和Redis的性能对比，分析它们在不同方面的优劣，并提供一些适用于不同场景的使用示例。
## HBase
HBase是一个基于Hadoop
原创
2023-08-31 16:00:29
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# MySQL分区表性能对比指南
在数据库开发与管理中，分区表可以显著提升查询性能及管理效率。对于刚入行的小白来说，了解如何进行MySQL分区表性能对比至关重要。本文将指导你完成整个过程，包括准备工作、数据插入、创建分区表及性能对比。
## 流程概述
以下是进行MySQL分区表性能对比的步骤：
| 步骤 | 描述 |
反正常用的硬盘的储存结构翻来翻去也就是在B树上折腾，或者说利用数据的排序性质做折腾我们把索引的排序+写入的数据的排序拆开来看，做排列组合主键索引将索引字段排序写入+数据按主键id排序写入=MySQL InnoDB引擎索引排序写入+数据不排序写入=MySQL MyISAM引擎上建立索引下面在普及下NoSQL里的LSM TreeLSM Tree相当于多颗b树一起组成一颗树主键索引将索引字段排序写入+数
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2023-08-20 16:54:58
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第一章Apache HBase是一个分布式的基于于读性能优化的列式存储，读性能的优化来自于每个列簇对应一个文件。HBase最初思想来源于Google文件系统。以列为单位进行数据聚合， 可以减少IO， 因为列上的数据结构天生相似，逻辑上来说每行之间只有轻微的不同，所以更有利于提高压缩比从而降低返回结果时的带宽消耗,在网站用户量增加一定程度的时候，减少压力的第一步是增加用于并行读取的从服务
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2023-06-01 18:07:13
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关于hive数据库的导入以及kylin的安装，这里就不做过多介绍了。1.Project工程创建1）点击图上所示“+”号，创建项目2）填入项目名及描述点击Submit，一个项目中可以有多个model和cube2. 数据源选择1）选择加载数据源方式 主要包含：Load Hive table：从hive表中同步Load Hive Table From Tree：从hive表中同步，以树结构显示表结构Ad
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2023-10-13 15:30:47
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从Shark说起：Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过Hive的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作。Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hiv
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2023-10-01 16:42:20
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1.背景介绍HBase与HDFS集成是一个非常重要的主题，因为它们是Hadoop生态系统中的两个核心组件。HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大量数据。在大数据领域，这两个系统的集成非常重要，因为它们可以共同解决大数据处理和存储的问题。在本文中，我们将深入探讨HBase与HDFS集成的核心概念、算法原理
# HBase CK 写入性能对比
## 概述
在本文中，我们将讨论如何比较 HBase CK 写入的性能。HBase CK 是一种用于将数据写入 HBase 的方法，它可以提供更高的写入性能。我们将介绍整个流程，并给出相应的代码示例。
## 流程
下表展示了执行 HBase CK 写入性能对比的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 创建
原创
2023-10-01 05:00:59
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ClickHouse 是 Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快 100-1000 倍。ClickHouse 的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。 ClickHouse 是什么？ ClickHouse 是一个用于联机分析（OLAP）的
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2023-09-16 20:57:58
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0、TIDB优势1、和MySql相比，具备OLAP能力。省去了很多数据仓库搭建成本和学习成本。这在业务层是非常受欢迎的。可以在其他分库分表业务中，通过 syncer 同步，进行合并，然后进行统计分析2、数据量增长极快的OLTP场景，这些数据库的数据在一年内轻松达到数百亿量级。TiDB 的所有特性都非常契合这种海量高并发的 OLTP 场景。3、弥补单机容量上限，支持水平扩展，无限扩容存储4、传统 S
开发一个软件，其中一个很重要的环节，就是对数据的处理，数据都需要存放在数据库里。 现在有很多数据库，如mysql，oracle，sqlserver，access，db2，sqllite，mongodb等。 当然数据库也分为关系型数据，文件型数据库等。 现最为常用的是mysql，Oracle，mongodb等。 mysql，Oracle是关系型数据库，而mongodb是文件型数据库。现在对m
