第一节：HBase能做什么？1.海量数据存储。2.准实时查询。上百亿行*上百亿列，实现百毫秒查询。hbase应用于海量数据存储，只有当数据量非常大的时候，Hbase才能发挥其相应的威力。比如几百万的数据量，是完全没有必要用到Hbase的。Hbase在实际业务场景中的应用 1、交通 2、金融 3、电商 4、移动第三节：Hbase的特点1、容量大HBase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横
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2023-12-14 11:32:48
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使用命令：hdfs dfs -du /apps/hbase/data/data/default/
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2023-05-30 19:52:36
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Phonenix是简化hbase的sql的工具，在linux的命令行实现sql简化1．下载phonenix(注意：需要
原创
2022-11-03 14:22:55
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# HBase如何实现百亿级数据秒查询
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库，它可以实现百亿级数据的秒级查询。本文将介绍HBase的几个关键特性，以及如何使用HBase进行高效的数据查询。
## HBase的关键特性
### 列式存储
HBase采用列式存储方式，将数据按列进行存储。相比传统的行式存储，列式存储可以有效地提高查询效率。因为在查询时，只需要读取所需的列
原创
2024-01-04 12:01:20
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# 为什么 HBase 百亿数据可以做到秒级查询
## 一、整体流程
下面是实现“为什么 HBase 百亿数据可以做到秒级查询”的整体流程表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------------------|
| 1 | 设计数据模型
原创
2024-03-16 06:00:16
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# HBase百亿数据秒级查询实现原理解析
## 1. 概述
HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的NoSQL数据库，它具有高可靠性、高扩展性、高性能等优点。通过合理设计表结构、利用HBase的特性，可以实现百亿数据的秒级查询。
## 2. 实现流程
以下是实现“HBase为什么可以实现百亿数据秒级查询”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-31 03:31:44
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目录一 前言二 背景三 面临挑战四 技术方案1 系统现状2 技术细节点数据库数据程序3 数据迁移&双写方案准备工作切流代码编写(查)双写代码编写(增，删，改)数据迁移全量校验服务全量订正服务进行校验进行切流完成迁移五 总结&反思一 前言拆库&数据迁移说白了，考验的不是
一、数据处理业务场景首先介绍一下七牛数据处理业务的背景。七牛云目前平台上有超过 50 万家企业客户，图片超过 2000 亿张，累积超过 10 亿小时的视频。 用户把这些图片和视频存储在七牛上后会有一些数据处理方面的需求，如缩放、裁剪、水印等。这些文件持续在线且数据种类多样，如果用户把这些文件在自己的基板上处理好后再上传到七牛，是非常不合算的事情。而七牛最先提供基于存储的数据处理功能方便用户去做数
# 如何实现“mysql百亿数据”
## 1. 简介
在现代互联网应用中，我们经常需要处理大规模的数据，其中包括海量的数据库数据。本文将介绍如何在MySQL数据库中处理百亿级别的数据量。
## 2. 实现流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用以下表格展示整个流程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 数据库设计和表结构定义 |
| 2 |
原创
2023-10-18 14:09:44
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数据存储结构。 1、MySQL的数据存储结构 MySQL的每个数据库都对应存放在一个与数据库同名的文件夹中，MySQL数据库文件包括MySQL所建数据库文件和MySQL所用存储引擎创建的数据库文件。 MySQL如果使用MyISAM存储引擎，数据库文件类型就包括.frm、.MYD、.MYI MySQL如果使用InnoDB存储引擎，数据库文件类型就包括.frm
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2023-11-01 14:38:59
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1 二级索引之— —Global Indexing
1.1 说明在HBase中，只有一个单一的按照字典序排序的rowKey索引，当使用rowKey来进行数据查询的时候速度较快，但是如果不使用rowKey来查询的话就会使用filter来对全表进行扫描，很大程度上降低了检索性能。而Phoenix提供了二级索引技术来应对这种使用rowKey之外的条件进行检索的场景。Phoe
使用情景开始之前，我们先设定这样一个情景：1.一百万注册用户的页游或者手游，这是不温不火的一个状态，刚好是数据量不上不下的一个情况。也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候。2.数据库就用一台很普通的服务器，只有一台。读写分离、水平扩展、内存缓存都不谈。一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高，恐怕公司的日子还不是那么宽裕，能够在数据库上的投资也有限。以此情景为例，设每个用户都拥有100个道具
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2024-01-23 20:33:48
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随着5G、大数据、人工智能等新兴技术的发展，数据进一步大幅增长，存储的可扩展性、容量等问题逐渐凸显，需要大规模的数据中心来支持，而海量数据存储就成了企业的刚性需求，随着企业业务逐步迁移到云平台中，云环境下的大数据存储成为未来数据存储的发展趋势。 新一代对象存储产品单桶支持百PB容量、百亿级文件实现“双百”跨越超高扩展性最大可支持EB级存储容量规模有效支撑海量数据高吞吐场景下的存储需求在云存储平
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2023-07-27 09:34:15
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1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎)InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行。MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作有些不同，InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键)，加上where co
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2023-09-05 10:50:16
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# 百亿数据的分析利器：Hive与ClickHouse
在大数据时代，数据的量级和复杂性逐年攀升，企业必须具备高效的数据处理能力。Hive与ClickHouse是两款流行的数据存储与分析技术，各自适合不同的应用场景。本文将为您介绍Hive与ClickHouse的基本概念以及如何使用它们进行百万级数据集的高效分析，同时提供相关代码示例。
## 1. Hive：数据仓库的海洋
Apache Hi
原创
2024-10-28 07:02:32
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在当今的数据驱动时代，企业面临着庞大的数据处理需求。尤其是对“百亿大数据架构”的需求，意味着企业需要不断处理和分析海量数据，以提取有价值的信息来支持决策。在这个背景下，本文将深入探讨如何设计和实现一个有效的百亿大数据架构，涵盖技术原理、架构解析、源码分析以及应用场景。
## 背景描述
在过去的十年里，随着互联网的快速发展，数据量呈指数级增长。据统计，全球每天产生的数据量超过了**2.5 Exa
# 大数据处理技术：Hive 统计百亿数据
在当今信息时代，数据量庞大且增长迅速，如何高效地处理海量数据成为了各行各业都面临的挑战之一。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于处理大规模数据。本文将介绍如何使用Hive统计百亿数据，并通过代码示例演示其强大的数据处理能力。
## 什么是Hive？
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，可以提供类似于SQL的查询语言H
原创
2024-04-17 06:33:38
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腾讯关系型数据库-企业级MySQL（原CDB，腾讯云TencentDB for MySQL）达成了 百万核 和 百PB 的“双百”里程碑！存储规模同比增速高达 80% ，连续两年在全球 TOP5 公有云厂商中增速位列第一！作为腾讯云规模最大的数据库产品，在11月携手腾讯云数据库入选Gartner云数据库管理系统魔力象限，意味着腾讯云数据库进入全球顶级序列！截止目前，已经为Bilibili、水滴筹、
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2023-10-23 18:38:10
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# 百亿数据用 MySQL 还是其他数据库？
在现代数据驱动的环境中，许多公司面临着如何处理百亿级数据集的挑战。选择合适的数据库技术尤为重要。本文将探讨 MySQL 的使用场景，并与其他数据库进行比较，以帮助您做出明智的决策。
## MySQL 概述
MySQL 是一个开源的关系数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于各种规模的应用程序。其特点包括：
- ACID 事务支持
- 丰富的 S
原创
2024-08-24 05:06:53
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# MongoDB百亿数据查询
在大数据的时代，处理海量数据成为了一项重要的挑战。而在数据库领域，MongoDB作为一种非关系型数据库，在处理大规模数据时也备受青睐。本文将介绍如何在MongoDB中进行百亿数据的高效查询。
## MongoDB索引
在MongoDB中，索引是提高查询效率的关键。通过在字段上创建索引，可以大大减少查询时需要遍历的文档数量，从而提升查询性能。对于百亿数据的查询，
原创
2024-04-15 04:06:09
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