HBase可以认为是一种类似于数据库的存储层，并且HBase是一种列式的分布式数据库（由谷歌当年的BigTable论文而生），也就是说HBase适用于结构化的存储。注意HBase底层依然依赖HDFS来作为其物理存储，这与Hive类似 。Hive和HBbase的区别Hive的适用场景：Hive适用于对一段时间内的数据进行分析查询（适用于非实时的查询，它的结果需要很长时间才返回结果）Hive一般只要有
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2023-09-26 18:44:27
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来源：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626作者:有点文大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发...
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2021-06-10 19:46:33
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2021-06-10 21:30:58
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在当今大数据处理的技术生态中，ClickHouse和HBase作为两种流行的数据库解决方案，各自拥有不同的适用场景和特点。理解它们的适用性，尤其是在不同用例下的选择，对于企业进行数据架构设计至关重要。我将从技术演进、性能指标、功能特性等多个维度解析ClickHouse和HBase，在实战对比及选型建议方面提供指导。
### 背景定位
在过去的十年中，随着大数据技术的飞速发展，数据的存储与处理方
在今天的数据处理世界中，Apache Spark 和 Apache Hive 的结合在大数据分析中扮演了重要角色。它们的搭配利用各自的优势，形成了一种强大的数据处理解决方案。接下来，我们将深入探索“Spark on Hive”的适用场景，以及它们如何协同工作来优化数据分析流程。
## 背景定位
首先，值得一提的是，Spark 和 Hive 各自的定位：
- **Apache Spark**：
hive概述简介Facebook开源的用于解决海量结构化数据的数据分析框架基于Hadoop的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类SQL查询功能
使用HQL作为查询接口使用HDFS存储用MapReduce计算（现可支持多种计算框架）本质：将HQL转化成MapReduce程序优点使用类SQL语法，使用门槛降低统一的元数据管理，可与impala/spark等共享元数据灵活、易扩展
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2023-08-30 19:32:03
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大多数公司的日志系统检索使用的都是 ELK+Kafka+ES 的架构，在日志数据量不是特别庞大的时候其实这种架构还是挺好的，简单并且也很高效，但是当你的公司日志数据量非常庞大每分钟生产1亿条数据的场景下，这种架构的问题就很明显了，主要会出现下面几个问题：延迟很高，kafka收集push 的延迟变高ES 插入性能迅速下降，大量插入请求只能排队不然 ES 会被打挂，限流排队也就意味着延迟变得更加高我们
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2023-11-09 10:17:29
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mongodb和hbase适用场景
在现代数据管理中，MongoDB和HBase是两种常被提及的NoSQL数据库。虽然它们都能够存储和处理大规模的数据，但它们的适用场景却有所不同。本文将从背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理、生态扩展几个方面，为您深入分析MongoDB与HBase的适用场景。
### 背景定位
随着数据量的不断增加和多样化，传统的关系型数据库在存储和处理大数据时
前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇主要讲述面向时间序列/面检索的应用场景时, 如何利用HBase的特性去处理和优化.构造应用场景 某气象局对各个站点的信息进行采集和汇总, 这些信息包括站点id, 时间点, 采集要素(要素特别多). 然后对
1、Hive on Spark基本原理 1.1 运行模式 在之前的Hive on Spark原理的文档中已经对Hive on Spark 的运行流程进行了分析： Hive on Spark支持两种运行模式，本地（local）和远程（remote）： 当用户把Spark Master URL设置为local时，采用本地模式；其余情况采用远程模式。本地模式下，SparkContext与客户端运
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2023-11-08 23:25:38
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# ClickHouse和Hive的适用场景分析及实现方法
## 1. 流程概述
首先我们需要了解ClickHouse和Hive的适用场景，然后通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建ClickHouse数据库 |
| 2 | 创建Hive表，并导入数据 |
| 3 | 在ClickHouse中查询Hive数据 |
## 2. 具体步骤
原创
2024-07-11 04:38:48
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原创
2024-07-25 16:12:02
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@Author : Spinach | GHB 文章目录Flume、Kafka适用场景Hbase适用场景Hive适用场景 Flume、Kafka适用场景Kafka、Flume都可以实现数据的传输，但它们的侧重点不同。Kafka追求的是高吞吐量、高负载（topic下可以有多个partition）Flume追求的是数据的多样性：数据来源的多样性、数据流向的多样性如果数据来源很单一、想要高吞吐的话可以
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2023-09-22 06:52:03
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一.Hive应用场景本文主要讲述使用 Hive 的实践，业务不是关键，简要介绍业务场景，本次的任务是对搜索日志数据进导入完成后，当天各项统计项将被重新
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2014-04-09 15:42:00
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引言文末有交流群可以添加交流**HBase在互联网领域有广泛的应用，比如：互联网的消息系统的存储、订单的存储、搜索原材料的存储、用户画像数据的存储等，除此之外，在其它领域也有非常多的应用。这得益于HBase海量的存储量及超高并发写入读取量。HBase在09年就开始在工业界大范围使用，在学术界，也有非常多的高校、机构在研究HBase应用于不同的行业，本文主要梳理下这些资料(主要是中文资料,有一些是硕
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2023-08-18 21:32:01
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Hbase的物理存储 HRegion1table中所有的行都是按照row key的字典序排序；table在行的方向上分割为多个HRegion；HRegion按大小分割的，每个表开始只有一个HRegion，随着数据增多，HRegion不断增大，当增大到一个阈值时候，HRegion就会等分为两个新的HRegion，之后会有越来越多的Region；HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单
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2023-12-27 11:26:51
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1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
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导读目前大数据这个行业很火，主流的解决方案还是Hadoop这套技术，其中核心的组件就是hdfs做存储，mapreduce做计算，yarn做资源调度。但是基于Hdfs的查询由于其存储机制的限制，导致查询速度响应缓慢，无法解决一些对速度有要求的场景；传统数据库虽然查询快，但是无法支撑海量数据。因此就出现了HBase这种"数据库"。 1 背景 传统的关系型数据库数据规模有一定的限
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2023-09-20 06:59:53
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定义 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，默认情况下可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行 HBase是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储 2 区别&nbs
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2023-09-10 19:45:00
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一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
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2023-08-26 09:16:29
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