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
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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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
1.2、BulkLoad 入库遇到问题及解决方法1.2.1、首先就是reduce相关的问题: 在实际的应用中你就会发现,对于稍大一点的数据量,map过程的执行效率还是比较让人满意的,但是到了reduce阶段就会出现比较严重的卡顿,我的困惑就是?我的代码里明明没有reduce过程,为什么还会有reduce过程来影响我入库的效率呢? 于是,我尝试着在job里
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2024-05-31 11:26:04
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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
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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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 21:30:58
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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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摘要: hdfs hbase hive hdoop适用场景Hive不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。注意Hive现在适合在离线下进行数据的操作，就是说不适合在挂在真实的生产环境中进行实时的在线查询或操作，因为一个字“慢”。相反起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。建立在Hadoop集群
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2023-08-25 20:37:14
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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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先放结论：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： ...
原创
2021-06-10 19:45:33
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先放结论：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： ...
原创
2021-06-10 21:34:24
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版本说明：HDP：3.0.1.0Hive：3.1.0HBase：2.0.0一、前言之前学习 HBase 就有疑惑，HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据，但是对于数据分析来说，不太友好，只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力，没法进行大量的条件查询。不过，Hive 与 HBase 的整合可以实现我们的这个目标。不仅如此，还能通过 Hive 将数据批量地导入到 HBase 中。Hive 与
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2024-08-14 21:26:18
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一、HBase基础与存储的优势HBase主要具有五大核心优势，即海量存储、列式存储、易扩展、高并发以及稀疏矩阵。HBase所能够应用的场景包括对象存储、用户画像推荐、聊天消息实时流、索引、报表以及轨迹数据和监控数据等。二、HBase应用分享这里主要分享一下HBase在人脸识别场景中的应用。在京东，人脸识别主要应用于无人超市、动态广告牌以及AR试装镜等项目中。人脸识别主要可以分为离线人脸识别和在线人
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2023-11-21 13:04:38
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当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合用使用什么数据库？答案是什么，如果我们使用的传统数据库，肯定留有多余的字段，10个不行，20个，但是这个严重影响了质量。并且如果面对大数据库，pt级别的数据，这种浪费更是严重的，那么我们该使用是什么数据库？hbase是个不错的选择，那么我们对于hbase还存在下列问题：
1.Column Family代表什么？
2.HB
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2023-08-24 09:41:43
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最近我在洛杉矶Hadoop用户组做了一次关于HBase适用场景的分享。在场的听众水平都很高，给到了我很多值得深思的反馈。主办方是来自Shopzilla的Jody，我非常感谢他能给我一个在60多位Hadoop使用者面前演讲的机会。可能一些朋友没有机会来洛杉矶参加这次会议，我将分享中的主要内容做了一个整理。如果你没有时间阅读全文，以下是一些摘要：HBase很棒，但不是关系型数据库或HDFS的替代者；配
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2023-07-20 23:51:20
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1 典型互联网搜索问题：BigTable发明的原因搜索使用场景1） 爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每页一行地存储到HBase里。2 ）MapReduce计算作业运行在整张表上，生成索引，为网络搜索应用做准备。3） 用户发起网络搜索请求。4） 网络搜索应用查询建立好的索引，或者直接从HBase直接得到单个文档。5） 搜索结果提交给用户。
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2023-07-30 17:07:19
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概念spark是基于内存的大数据计算引擎；一般数据处理的流程是从存储设备（如HDFS）拿到数据，进行逻辑处理（scala语言），将处理的结果存储到介质中（mysql等）；产生的背景：mapreduce适合一次性的简单处理，当出现并行以及循环处理的场景则更加适合使用spark,因为spark会将处理结果放到memory中，作为下次计算过程中的输入，在内存机制和调度机制下这样速度会快。但是会有问题就是
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2023-09-20 14:46:00
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最近在看 memcached 的公共课，发现memcache的确是个好东西，可以显著地减小数据库负载，当然我们要搞清楚，任何一样技术都有它的优缺点，在使用它的时候，搞清楚它的适用场景，才能扬长避短，发挥最大的作用。适用memcached的业务场景：1）如果网站包含了访问量很大的动态网页，因而数据库的负载将会很高。由于大部分数据库请求都是读操作，那么mem...
原创
2021-05-29 09:11:42
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