• 在数据库不断发展的今天，尤其是大数据技术的发展，不断的涌现出各种海量数据存储及分析的数据库及相关工具令人演化缭乱，有的基于Hadoop构建，有的基于分布式理论自行构建，但是这些工具和数据库之间究竟有什么区别，都使用于什么场景，在查询了相关材料之后我进行了一个简单的总结，以备后用。仅供参考。
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2023-07-12 06:58:13
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（一）session相关视图(1)视图v$sessionv$active_session_historydba_hist_active_session_history如果是多节点数据库，v$session和v$active_hist_session_history仅获得单节点的信息，可以使用gv$sessiongv$active_session_history来获取所有节点的信息。(2)三个视图介
理解1： 简单地说，成本低廉、数量不易统计、不易分割地物料都属于拉式物料；比如螺钉（成本低廉）、单位为公斤、瓶、米等（不易分割）的物料Oracle的ERP系统中 拉式物料是依任务需求自动扣库存的，推式就是需依任务需求手工发料理解2： 在生产制造中有两种工作方式，一种是推式工作方式，另一种是拉式。两种的方式的区别在于推式是根据生产任务单，将物料发往下一个工序；而拉式是指物料的移动来自下一道工序的需求。我觉得可以将拉式物料理解为需求，而推式物料可以理解为供应。理解3： 我觉得，推式生产的方式，是基于库存需求而生产；为补充库存，才会生产；而拉式生产，是源与客户需求的生产，即下道工序的生产需求；有客户
原创
2021-07-21 12:27:00
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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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hbase表与RDBMS表的区别：属性hbaseRDBMS数据类型只有字符串丰富的数据类型数据查找简单的增删改查各种各样的函数与表连接存储模式基于列式存储基于表结构与行式存储数据保护更新后可以保留之前版本保留最新版本可伸缩性轻易增加节点，兼容性高需要中间层，牺牲功能HBase与 RDBMS 的区别在于： HBase 的 Cell （每条数据记录中的数据项）是具有版本描述的 versioned，行是
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2024-04-26 15:04:37
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一 Hbase是个什么东西？ 首先我们来看看两个概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP，但是根据CAP理论，传统的RDBMS，为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折
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2023-09-28 12:07:54
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cume_dist()：功能描述：计算一行在组中的相对位置，返回大于0 小于等于1的数，例如在一个4行组中，分布是1
原创
2023-07-19 16:28:31
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环境描述：今天从4A远程电脑copy dmp文件，由于文件太大，copy动作无法完成，所以filesize指定输出文件大小，然后再进行压缩。[oracle@mobile61 dpdump]$ expdpmobile/mobile directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=UserBoss_20160619_25%U.dmptables
原创
2016-06-28 19:20:56
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。Spark作为计算引擎，是承载大数据操作的框架媒介。作为程序体的框架，调用配置所处位置下的机器的硬件设施来实现调用配置。HBase作为数据库，是大数据存储和读取的存储（读取）媒介。Hadoop作为分布式系统架构，则是对大量机器进行管理控制的管理者。Sp
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2023-07-17 21:56:43
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HBase和Hive的异同之处?共同点：HBase与Hive都是架构在Hadoop之上，底层存储都是使用HDFS区别： 1). Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统。HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。高延迟、结构化和面向分析的，hbase是低延迟、非结构化和面向编程逻辑表，它本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS
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2023-08-18 21:53:36
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一、简单看看HBase与MySQL、Hive的区别 二、什么是HBaseHBASE是一个数据库----可以提供数据的实时随机读写HBase与MySQL、Oralce、DB2、SQLServer等关系型数据库不同，它是一个NoSQL数据库（非关系型数据库）HBase的表模型与关系型数据库的表模型不同：HBase的表没有固定的字段定义；HBase的表中每行存储的都是一
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2024-05-22 10:32:18
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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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Hbase并不是关系数据库，它不支持sql，但在特定的问题空间里，它能够做RDBMS不能做的事情：在廉价硬件构成的集群上管理超大规模的稀疏表。Hbase是一个分布式的 面向列的数据存储系统，通过在HDFS上提供随机读写来解决Hadoop不能处理的问题，Hbase自底层设计开始即聚焦于各种可伸缩性问题：表可以很“高”（数十亿个数据行）；表可以很“宽”（数百万个列）；水平分区并在上千个普通
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2023-09-29 21:48:16
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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
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2024-06-06 06:52:06
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# Java Oracle批量更新教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用Java来实现Oracle数据库的批量更新操作。批量更新是一种高效的方式，可以提高数据库操作的性能，减少与数据库的交互次数。
## 整体流程
下面我们来看一下整个批量更新的流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 连接数据库 | 使用Java代码与Oracle数据库建立连接 |
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原创
2024-01-08 07:17:42
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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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1、什么是hbaseHBASE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上搭建起大规模结构化存储集群。HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用G
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2024-04-09 18:24:43
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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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2023-09-19 13:14:25
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Doris和HBase的区别是IT架构中一个常见问题，这两个大数据存储系统在设计理念和应用场景上都有显著的差异。接下来，我将通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案及扩展阅读的系统性讨论，帮助大家理解Doris与HBase之间的不同之处。
## 备份策略
在制定备份策略时，需要考虑数据的存储架构和备份方法。以下是相关的思维导图，展示了大数据系统中常见的备份策略及其组件：
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一、HDFSHDFS::适合大文件存储，可append，但不可修改。适合Hadoop离线数据分析，Apache Spark的数据存储。HDFS对大量小文件的存储开销比较大，适合大文件处理，如果有多个小文件，可以合并为大文件再处理HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问HDFS适用于流式读取的方式，不适合多用户写入一个文件、随机写以及文件的覆盖操作HDFS更加适合写入一次，读取多次的应用场景
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2023-06-30 00:08:27
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