HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。 HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件 &nb
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2023-07-06 17:22:22
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首先理清hive和hbase的概念吧： 1、hive是什么？
hive可以认为是map-reduce的一个包装。
hive的意义就是把好写的hive的sql（也叫hql）转换为复杂难写的map-reduce程序，从而降低使用Hadoop中使用map-reduce的难度。
Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑（只是个逻辑表）
2、hb
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2023-08-31 23:27:04
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hadoop和hbase高可用模式部署
记录apache版本的hadoop和hbase的安装，并启用高可用模式。1. 主机环境我这里使用的操作系统是centos 6.5，安装在vmware上，共三台。主机名IP操作系统用户名安装目录node1192.168.1.101centos 6.5wxyuan/opt/hadoop,/opt/hbasenode21
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2023-09-08 07:35:53
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谈下一个新人对hive的理解，不喜勿喷。
hive是hadoop整个项目使用中最常用的辅助项目之一。
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2023-07-12 08:41:13
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# 使用HBase和HDFS的步骤和代码示例
## 引言
HBase和HDFS是Apache Hadoop生态系统中非常重要的组件。HBase是一个分布式、可扩展、非关系型数据库，基于Hadoop文件系统（HDFS）存储数据。本文将介绍如何使用HBase和HDFS，并给出每个步骤所需的代码示例和说明。
## 整体流程
下面是使用HBase和HDFS的整体流程图：
```mermaid
pie
原创
2023-11-24 04:24:33
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本文档介绍如何使用Sqoop工具实现文件存储HDFS和关系型数据库MySQL之间的双向数据迁移。背景信息 Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据 。既可以将一个关系型数据库(MySQL 、Oracle 、Postgres等)中的数据导入HDFS中，也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。 准备工作 现在Sqoop分为Sqoop1和
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2024-08-19 16:30:48
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## HBase 和 HDFS 的介绍及其使用示例
### 1. HDFS（Hadoop Distributed File System）简介
HDFS 是 Apache Hadoop 生态系统中的一个基础组件，它是一个可扩展、容错、分布式文件系统，用于存储大规模数据，提供高可靠性、高吞吐量和高容量的数据存储。
HDFS 架构包含以下几个关键组件：
- NameNode：负责管理文件系统命
原创
2023-10-03 10:37:14
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问题：关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce,为什么需要HBase?1、首先了解一下 HDFS文件存储系统和HBASE分布式数据库 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
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2023-07-30 17:12:00
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ElasticSearch是一种基于Lucene的分布式全文搜索引擎，携程用ES处理日志，目前服务器规模500+，日均日志接入量大约200TB。随着日志量不断增加，一些问题逐渐暴露出来：一方面ES服务器越来越多，投入的成本越来越高；另一方面用户的满意度不高，日志写入延迟、查询慢甚至查不出来的问题一直困扰着用户；而从运维人员的角度看，ES的运维成本较高，运维的压力越来越大。一、为什么选择ClickH
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2023-08-18 21:56:10
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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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1、ES(elasticsearch)搜索引擎：ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。2、Hive是基
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2023-06-14 20:33:48
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本篇博文主要对HyperBase（HBase）、Search（ElasticSearch）的索引类型及具体存储位置进行概要总结，让大家从整体上了解TDH平台中HyperBase和Search索引的管理。后续会在大数据核心原理与实践专栏中对索引相关知识进行详细讲解。ESSearch索引类型存放位置在早期ESSearch1.X版本，会将索引存在内存，但之后发现没啥明显提升，就在2.X版本去掉了内存存储
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2023-07-17 15:20:50
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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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文章目录关于分布式数据库HBase的理解HDFS与HBase的关联HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下几个方面：BigTable行列时间戳HBase数据模型概述功能组件HBase数据的访问系统架构用户读写数据缓存的刷新HLog工作原理 关于分布式数据库HBase的理解##概述 HBase是分布式可拓展的NOSQL数据库。提供对半结构化、结构化、以及非机构画大数据的实时读写和随机访问能
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2023-09-11 21:39:01
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Hive：hive不支持更改数据的操作，Hive基于Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。 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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语
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2023-07-11 19:48:43
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导读：Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度
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2023-07-12 10:08:22
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Hbase简介Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库Hbase是一种基于列存储的数据库,每次存储只关心列的信息,而且存储多是半结构化数据Google BigTable -> Hbase主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存 NoSQL 数据库） ------高可靠性 管理节点支持高
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2023-07-20 21:27:39
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# Elasticsearch (ES) 与 HBase 的结合应用
在大数据应用中，Elasticsearch（ES）和 HBase 是两种被广泛使用的技术，它们各自有着不同的特点，但在某些场景下可以结合使用，增加数据处理及检索的效率与灵活性。
## Elasticsearch (ES)
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索引擎，提供实时搜索和分析的能
# 介绍HBase 和 Elasticsearch
HBase和Elasticsearch是两种流行的开源分布式数据库。它们在不同的场景下有着各自的优势和用途，本文将对它们进行介绍并比较。
## HBase
Apache HBase是一个开源的分布式数据库，它是Apache Hadoop项目的一部分。HBase是一个面向列的数据库，可以存储大规模的结构化数据。它主要用于处理非结构化和半结构化
原创
2024-07-06 03:42:55
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目录组合标签计算-传统方案基于ES+Hbase组合标签方案传统方案痛点上一篇下一篇组合标签计算-传统方案痛点应用角度： 筛选客群得分别在多个索引搜索后，再做聚合，比较麻烦技术角度： 架构较重，维护复杂 Sql能力差(join和聚合等)，开发成本大， 定制开发，扩展不灵活 ES vs Hbasees主要是个查询引擎，大量存的代价较大，Hbase优势在大规模读写1）数据量 随着数据量的增加，
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2023-08-05 12:50:05
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