HBase学习之路 (一)HBase基础介绍产生背景自 1970 年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后， 好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像 Hadoop 的解决方案。Hadoop 使用分 布式文件系统，用于存储大数据，并使用 MapReduce 来处理。Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。Hadoop 的限制
一：简介关于hbase和cassandra的探讨，主要从多个方面来说，从最基本的一步步往深入的说，从最基本的部署运维，到支持特性，使用功能以及各自的优势；先从比较宏观的角度分析，HBase是基于Google的bigtable的论文实现的数据库，cap理论中更倾向于强调c（副本数据一致性）和p（分区容错性）。而Cassandra是号称dynamo 加上 bigtable（数据模型）的实现，cap中强
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2024-07-20 07:59:31
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# 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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HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性（HDFS和ZooKeeper保证）、高性能、面向列、可伸缩（通过增加结点实现）、实时读写的分布式数据库。它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为其分布式协同服务，它主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存 NoSQL 数据库） 。
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2023-09-26 21:57:45
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HBase—表结构一，高表与宽表的选择高表：很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。宽表：很多列较少行，即列多行少，一行中的数据量较大，行数少。HBase的 Row Key是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value是HFile中数据排列依据。HFile据此，对
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2023-10-23 10:52:21
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# 如何实现 ClickHouse (CK) 和 HBase 的集成
在现代数据处理架构中，ClickHouse 和 HBase 都是非常流行的数据库系统。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，适合用于分析型查询，而 HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库，适合用于实时数据写入和快速的随机访问。将它们结合起来，可以在一个系统中实现高效的数据存储与分析功能。
## 整体流程
hbase 不像传统数据库.区别主要是 orcl 里面 建表 要指定多少列,数据类型 等.hbase 里面 也有建表的概念,但是只不过定义了一个表名,里面的列是不定义的.任何数据都可以往表里面塞,换句话,如果我忘记了 塞了什么,都没地方去查.这样会导致表会无限膨胀,而且没人指定表里面有什么.所以nosql数据库 都设置了生命周期, 多少时间自动回收空间.那么塞进去的,要取出来就只能靠rowkey.
文章目录使用 containerd + nerdctl 替换 dokcer什么是容器？谁来负责容器的管理（创建、删除、启动、关闭）？containerd安装nerdctl安装使用nerdctl管理镜像、容器镜像管理容器管理nerdctl中，查看属性的通用语法数据卷容器、宿主机数据拷贝nerdctl网络管理练习：搭建一个wordpress网站的容器，外部可以访问构建镜像安装docker使用dock
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2024-06-03 22:36:09
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# 如何实现 MySQL 数据库的对比
在数据库开发中，经常需要实现数据之间的对比，以便进行数据的同步、备份等。在本文中，我们将以 MySQL 数据库为例，介绍如何实现数据的对比。下面我们将为你详细阐述整个流程、每一步需要执行的代码及其注释。
## 整体流程
在实现 MySQL 数据库对比之前，我们需要明确整个流程。以下是对比的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
# 对比 ClickHouse 和 Hive 的实现指南
在大数据领域，ClickHouse 和 Apache Hive 是两种广泛使用的数据处理工具，分别适用于实时数据分析和大规模批处理任务。本文将指导你如何对比 ClickHouse 和 Hive，包括实现步骤、代码示例以及相关的关系图和序列图。
## 流程概述
首先，我们需了解整个对比过程的基本步骤。下面是实现对比 CK 和 Hive
# HBase和ClickHouse的区别
在大数据领域，HBase和ClickHouse是两个常见的数据库系统，它们都能够应对海量数据的存储和处理需求。但是两者在设计理念、使用场景和功能特性上存在一些差异。本文将从这些方面对HBase和ClickHouse进行比较，以帮助读者更好地选择适合自己需求的数据库系统。
## 设计理念
HBase是一个分布式的、面向列的数据库系统，它基于Hadoo
原创
2024-02-26 05:20:53
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1.backbone：主干网络 2.head：head是获取网络输出内容的网络，利用之前提取的特征，head利用这些特征，做出预测。 3.neck:是放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征 4.bottleneck:瓶颈的意思，通常指的是网网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。 5.Embedding: 深度
# CK 和 HBase 的区别
在大数据时代，数据存储和处理的需求不断增加，业界涌现了多种数据库系统。两款颇具代表性的列式存储数据库是 ClickHouse（CK）和 HBase。尽管二者都以高性能和可扩展性闻名，但在设计理念、用例场景以及性能特征上存在显著差异。本文将对这两者进行对比分析，并通过代码示例来帮助理解。
## 1. 数据模型
### HBase
HBase 是一个分布式、可扩
原创
2024-08-20 05:54:16
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列式存储Nosql——HBase一、Hbase介绍1.1 Hbase与RDBMS比较1.2 Hbase与HDFS比较1.3 Hbase与Hive比较二、Hbase数据模型2.1 表（table）2.2 行（row）2.3 列簇（Column Family）2.4 列标识符（Column Qualifier）2.5 单元格（Cell）三、Hbase架构3.1 Hbase架构解析3.1.1 Clie
文章目录Certificated Kubernetes Administrator模块一：Kubernetes核心概念 19%模块二：Kubernetes集群搭建、配置和验证 12%模块三：Kubernetes监控与日志管理 5%模块四：Kubernetes中应用程序生命周期管理 8%模块五：Kubernetes调度 5%模块六：Kubernetes网格 11%模块七：Kubernetes存储
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2024-08-05 21:58:15
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CK介绍 CK是目前社区里面比较热门的，应用场景也比较广泛。 首先，在架构上，集群内划分为多个分片，通过分片的线性扩展能力，支持海量数据的分布式存储计算，每个分片内包含一定数量的节点Node，即进程，Node之间互为副本，通过ZooKeeper进行数据同步。 其次，CK的数据模型主要使用MergeT ...
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2021-09-02 17:46:00
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在这篇博文中，我将深入探讨**CK（ClickHouse）和MySQL的性能对比**，从多个维度来分析它们在不同场景下的表现。通过这项比较，我们将揭示它们的适用场景、性能指标、功能特性和如何在实际环境中进行有效的对比。
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### 背景定位
在当今大数据时代，各种存储和查询解决方案层出不穷。特别是**CK（ClickHouse）**和**MySQL**，这两者在处理数据时展现出了不同的优
在智能手机、平板电脑、大数据和物联网泛滥的推动下，数字数据量持续暴涨，这些数据集绝大部分“保鲜期”有限，访问时间往往不会超过几个小时、几分钟甚至几秒钟。据IDC称，这种不活动性或者称之为数据的“衰变”催生了一个冷存储生态系统，包括一系列服务、应用、系统和介质，专门设计可以更加无缝地访问静态数据。IDC将冷存储定义为最低层的数据存储解决方案，总成本要低于保存其上的数据集的剩余或者已知商业价值。数据衰
大数据
大数据Clickhouse(CK)
1. Ubuntu下安装1）下载2）安装3）启动4）登录5）测试2. python连接clickhouse （CK）3. 数据库管理工具连接clickhouse1）DataGrip连接clickhouse2）DBeaver连接clickhouse4. 实例
大数据Clickhouse(CK)
Clickho
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2024-02-04 14:09:19
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# MySQL与ClickHouse数据库对比
在现代应用程序开发中，选择合适的数据库是至关重要的。MySQL和ClickHouse是两种流行的数据库，它们在设计目标、查询性能、数据模型等方面有显著差异。本文将对这两者进行详细比较，通过代码示例和图示帮助读者更好地理解它们之间的差异。
## 一、数据库类型与设计目标
### MySQL
MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛
原创
2024-10-09 06:22:52
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