〇、摘要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，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 HBase（Hadoop Database），是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，只能通过Rowkey来取数据，无法进行SQL查询。 因此如果Hive可以从HBase中取数据，并结合Hive的SQL查
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2023-09-20 06:39:58
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tpcds和ycsb是业界衡量性能的测试基准,为技术选型做一些参考，同时也可以通过它来做调优基准，其中包含大数据领域。本文介绍是利用tpcds和ycsb测试结果调优spark sql和hbase读写性能。 这次性能调优的集群规模： 1台master机器：24核，10块2T硬盘，千兆网卡，128G。 31台slave机器：24核，10块2T硬盘，千兆网卡，64G。
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2023-12-06 13:21:02
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上一篇搭建了hbase的二级索引功能,只要hbase中有写数据,其就会自动的增量同步索引. 接下来是根据索引查询hbase中数据. 实测,查询索引数据,确实相当快,main方法测试,7200条数据,只需要1秒.查询hbase数据,同样数量数据,25个列,用了5秒,之前我们在3台集群上测试hbase查询,1万条,用了3秒,这里应该还有提升空间. 一般情况下,如果设置分页,那么这种速度是够用的,
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2023-08-10 09:34:18
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# 实现HBase与MySQL查询效率对比
## 一、流程概述
在这个任务中，我们将通过以下流程来实现HBase与MySQL查询效率的对比：
```mermaid
gantt
title HBase与MySQL查询效率对比流程
section 整体流程
数据准备 :a1, 2022-01-01, 7d
HBase查询 :a2, after a1,
原创
2024-03-05 06:38:52
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简介HBase ——Hadoop Database，是一个高可靠、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上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是Google Bigtable的开源实现：类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储
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2023-09-28 08:43:40
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# HBase为什么比MySQL快
## 一、流程
下面是实现“HBase为什么比MySQL快”的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建HBase表 |
| 步骤二 | 插入数据 |
| 步骤三 | 通过RowKey查询数据 |
| 步骤四 | 使用HBase过滤器 |
| 步骤五 | 删除数据 |
| 步骤六 | 删除HBase表 |
##
原创
2024-03-22 06:34:28
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# HBase比起MySQL效率
## 引言
在大数据时代，数据处理效率是企业发展的关键之一。而在数据存储方面，HBase和MySQL是两个常见的选择。本文将比较HBase和MySQL的效率，并通过代码示例来说明HBase在某些方面的优势。
## HBase和MySQL简介
HBase是一个分布式、可伸缩、面向列的NoSQL数据库，适合存储海量结构化数据。而MySQL是一个关系型数据库管理系统
原创
2024-06-04 07:25:28
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提高HBase查询效率的步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设计合适的数据模型 |
| 2 | 使用RowKey进行分区 |
| 3 | 使用列簇和列限定符进行数据组织 |
| 4 | 使用过滤器进行数据过滤 |
| 5 | 批量获取数据 |
| 6 | 使用缓存提高查询效率 |
### 1. 设计合适的数据模型
在设计HBase表时，需要根据实际业务
原创
2023-12-25 07:13:19
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1、什么是Hbase。是一个高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。适合于存储非结构化数据，基于列的而不是基于行的模式如图：Hadoop生态中HBase与其他部分的关系。2、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase?Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于HadoopMapReduce编程
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2023-08-18 17:51:07
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简介不了解bloomfilter的可以参考我以前的文章：在判断元素是否存在的情形确实很高效。在hbase中的应用也是如此，可以使用bloomfilter在采用get方式获取数据的时候，过滤掉某些storefile文件，进而提升性能，当然会存在构建bloomfilter导致的性能开销。从HBase 0.96开始，默认情况下启用基于行的布隆过滤器。可以选择禁用它们或更改某些表以使用行+列布隆过滤器，具
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2024-03-04 02:08:17
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# HBase写效率实现教程
## 引言
本教程将指导你如何通过合理的设计和优化来提高HBase的写入效率。我们将首先介绍HBase写入流程的整体步骤，并在每一步详细解释需要做什么以及使用的代码。最后，我们还会提供一些优化的建议和技巧。
## HBase写入流程
下面是HBase写入流程的整体步骤，我们将用表格展示每一步的详细内容。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
原创
2023-10-01 10:14:56
30阅读
1、尽量指定类、方法的final修饰符带有final修饰符的类是不可派生的。在Java核心API中，有许多应用final的例子，例如java.lang.String，整个类都是final的。为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写。如果指定了一个类为final，则该类所有的方法都是final的。Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，
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2023-06-27 15:57:28
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## Mongo的查询效率比MySQL低吗
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何比较Mongo和MySQL的查询效率。首先，我们需要了解整个比较的流程，然后逐步进行操作。
### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------|------------------------|
| 1 | 连接Mongo数据库 |
| 2 |
原创
2024-03-18 04:58:36
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当查询非主键的字段时 , MyISAM查询性能更好，从索引文件数据文件的设计来看 , myisam每一个索引字段都有上面的索引树： MyISAM直接找到物理地址后就可以直接定位到数据记录，但是InnoDB查询到叶子节点后，还需要再查询一次主键索引树，才可以定位到具体数据。 等于MyISAM一步就查到
原创
2021-06-17 19:13:48
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最近在项目开发中遇到了一个使用hbase计数器对实时数据进行计数发生的问题。花了老长时间，必须得记录下来，希望能帮到一些开发者。 业务背景是需要计算各个车场的车流进出的数据。在这个场景下想到用HBASE的incrementColumnValue方法会很好的对车流的进出进行一个计数，最后达到一个实时计算出车流各项指标的效果。 &nbs
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2023-09-17 00:48:55
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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1 主要区别1.1、Hbase适合大量插入同时又有读的情况1.2、 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。Hbase本质上只有一种操作，就是插入，其更新操作是插入一个带有新的时间戳的行，而删除是插入一个带有插入标记的行。其主要操作是收集内存中一批数据，然后批量的写入硬盘，所以其写入的速度主要取决于硬盘传输的速度。Oracle则不同，因为他经常要随机读写，这样硬盘磁头需要
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2023-08-02 16:05:29
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时间：2019.4.3场景在《HBase 实现分页查询》中描述了一个按用户维度和时间区间查询HBase的场景，业务不断复杂后衍生出了另一个场景：需要查询一段时间段内，一个列符合特定条件的数据。假设我们要查询的数据领域模型如下： class 问题抽象为：从HBase查询列b=b0的数据，其中b很稀疏。 Long 行键设计与查询性能HBase使用时最重要的莫过于Rowkey的设计，直接影响数据
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2023-09-26 12:30:39
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优化hbase的查询提升读写速率优化案例及性能提升的几种方法
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2023-06-25 20:19:09
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摘要最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询，数据存储用的是HBase，恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力，一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能)，或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效)，所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题查询需求多个查询条件构成多维度的组合查询，需要根据不同组合查询出符合查询
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2023-12-06 23:12:29
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