继5G移动通信和高端芯片之后，中国技术在又一个“核高基”领域取得了重大突破。10月2日，据权威机构国际事务处理性能委员会(TPC，Transaction Processing Performance Council)官网披露，中国蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase，在被誉为“数据库领域世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了由美国公司Oracle(甲骨文)保持了9年之久的世
大家好，我终于又出现了！这次要讲讲数据存储格式Parquet和ORC之间的选择！平时呢，我也会加一些有的没有的交流群，主要还是日常潜水看看里面有没有大佬！然后就遇到了一个问题：hadoop上存储的数据，要进行查询，用什么格式存储更好？我下意识的反应是ORC，因为ORC的压缩比更高（文件能压缩的更小），但是转念一想，ORC和Parquet都是列式存储的格式，两者之间有什么区别呢？或者说在最开始选择数
Parquet和ORC对比1.存储文件的压缩比总结：ORC > Parquet 2.存储文件的查询速度总结：查询速度相近，ORC好一点点3.可兼容的平台：ORC常用于Hive、Presto；
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2023-09-03 16:24:49
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# Hive RCFile 和 ORC 的区别
在大数据生态系统中，Hive 是用于数据仓储的工具，允许用户以 SQL 的方式查询数据。Hive 支持多种存储格式，其中 RCFile 和 ORC（Optimized Row Columnar）是两种常用的列式存储格式。本文将探讨RCFile和ORC的主要区别，并给出代码示例。
## 1. 存储结构
### RCFile
RCFile 是 F
底层RPC框架基于Akka实现 Akka介绍Akka是一个开发并发、容错和可伸缩应用的框架。它是Actor Model的一个实现，和Erlang的并发模型很像。在Actor模型中，所有的实体被认为是独立的actors。actors和其他actors通过发送异步消息通信。Actor模型的强大来自于异步。它也可以显式等待响应，这使得可以执行同步操作。但是，强烈不建议同步消息，因为它们限制了系统的伸缩性
最近刚开学，忙于各种琐事，学习的时间比较少，前几天对于Google的一篇论文BigTable学了学，不得不说关于MIT实验室所做的东西都是相当的有难度，几乎花了一整天的时间，才勉强弄懂了BigTable，但是具体的编程实现可能还需要一段时间，包括MIT专用的Go语言，以及我们自己现在开发用的java和scala语言，最近任务还是挺重的。其实写这篇博客除了为了自己以后复习之外，还有就是我在网上查阅相
简介：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的分布式存储系统，HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。由Hive和mysql作为引子来介绍HBaseMysql和Hive，都是用来管理数据的，但是有区别。读写速度上，mysql很快，hive因为底层
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2023-07-20 22:54:01
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Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。一、区别：Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据
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2023-10-27 15:00:32
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小白学数据，只为记录学习进程，对每个问题有新的理解会及时更正。 一、HIVE中常用的存储格式 1.Textfile存储格式 textfile是按行存储的方式，没有进行压缩，磁盘开销大，并且上传文件到HDFS是通过put方式2.ORC存储格式 ORC是按行和按列结合的存储格式，若有1w条数据，ORC模式先把1w行的表拆分成100行一个的小表，再对每个小表进行按列存储。create table tes
文章目录Redis、MySQL、hive、hbase的区别增、删、改、查、 库、表的概念在hbase 和hive 中 哪些有哪些没有？数据库和数据仓库的区别数据仓库：分析型处理数据库：操作型处理 Redis、MySQL、hive、hbase的区别redis：分布式缓存，强调缓存，基于内存,支持数据持久化，支持事务操作 传统数据库：注重关系，注重事务性 hbase：列式数据库，字典查询，稀疏性存储
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2023-05-25 15:22:16
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软件简介Apache ORC 文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自ApacheHive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。ORC(OptimizedRC File)存储源自于RC(RecordColumnarFile)这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化(修改schema需要重新生成数据)支持较差，而ORC
1.HBase 和 HDFS 关系HDFS是Hadoop分布式文件系统。 HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。 Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用
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2023-08-30 21:33:21
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Elasticsearch 在生产环境实践经验，最佳的情况下，是仅仅在 ES中就存少量的数据，就是你要用来搜索的那些索引，如果内存留给 filesystem cache 的是 100G，那么你就将索引数据控制在 100G 以内，这样的话，你的数据几乎全部走内存来搜索，性能非常之高，一般可以在 1 秒以内。结合Hbase优化：Hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储，就是对 hbase 可以写入
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2023-08-04 10:28:17
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@Elasticsearch与Clickhouse数据存储对比1.使用背景随着公司业务发展，Elasticsearch开始暴露出一些弊端，不适合大批量的数据查询，高频次分页导出导致宕机、存储成本较高。Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算
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2023-10-20 16:50:22
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1、Spark是什么？ ○ 高可伸缩性 ○ 高容错 ○ 基于内存计算
2、Spark的生态体系（BDAS，中文:伯利克分析栈） ○ MapReduce属于Hadoop生态体系之一，Spark则属于BDAS生态体系之一
HBase是Google的BigTable架构的一个开源实现。但是我个人觉得，要做到充分了解下面两点还是有点困难的：一、HBase涵盖了BigTable规范的哪些部分？二、HBase与BigTable仍然有哪些区别？下面我将对这两个系统做些比较。在做比较之前，我要指出一个事实：HBase是非常接近BigTable论文描述的东西。撇开一些细微的不同，比如HBase 0.20使用ZooKeeper做它
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2023-08-30 15:21:42
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OpenTSDB基础概念、HBase的介绍OpenTSDB的基础概念HBase的介绍HBase的存储HBase的逻辑存储HBase的物理存储HBase的整体架构HBase特殊表HBase自定义表HBase读取数据流程HRegion中的核心组件 OpenTSDB的基础概念metric：时序数据的指标名称，一般不适用中文，而使用简短、类似变量的名称。timestamp：表示一条时序数据中点对应的具体
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2023-09-23 14:32:00
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ORC与Parquet均为列式存储结构，那么他们有什么不同呢？Apache Parquet 源自google Dremel 系统,Parquet 相当一Dremel中的数据存储引擎,而Apache顶级开源醒目 Drill正式Dremel的开源实现. Apache Parquet 最初的设计动机是存储嵌套式数据,比如Protocolbuffer thrift json 等 将这类数据存储成列式格式以
八年磨一剑1.1 HBase 的前世今生关系型数据库的发展已经经历了 40 多年的历史了，而 HBase 以及大数据这套东 西的历史大概从 2006 年被认为是大数据的发起时期到现在，也就是 13 年左右 而已。那么，为什么会出现 HBase 以及 Hadoop 整体生态链的这些内容呢?这 是因为在大数据时代，传统数据库需要面对很多挑战，出现了数据量增多、业务 复杂度提升、非结构化数据和结构化数据
[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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