# 实现“Hyperbase与hbase的区别”教程
## 一、流程概述
为了帮助你理解“Hyperbase与hbase的区别”，以下是整个过程的步骤概述：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 介绍
开发者 -> 小白: 介绍Hyperbase与hbase
section 步骤
小白 -> 开发者
原创
2024-05-09 04:02:44
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一、概述spark来源1、Spark特点 用scala编写 底层是基于actor模式的akka框架 代码结构简洁 基于DAG(有向无环图)的执行引擎 减少了计算时数据频繁读
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2024-01-20 21:36:00
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HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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2023-07-12 07:54:43
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1 hbase的来源 1、hdfs的数据读写延迟高 2、不能近实时更新删除局部数据 3、hive的数据必须要指定的列或者字段，必须要格式化的数据。 4、hbase来源于google的bigtable。 2 hbase的定义 Hbase是一个基于Hadoop的开源, 分布式的,多版本的,可扩展的，非关系型数据库，能够处理海量数据(数十亿行和百万列)。 Hbase特点habse类似于：Redis、cl
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2023-10-02 20:44:59
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引言介绍了如何利用MapReduce来分析HBase中的数据，并通过代码示例来演示。老实说，当我写完那段代码时我一点信心都没有，我非常想知道这个job能否正常执行，结果是否符合预期，怎么办呢?一个常见的流程可能是这样的：1. 申请HBase环境的访问权限（或者自己搭一套）2. 创建blog表和tag_friend表,插入一些测试数据3. 将Job类及相关类库打成jar包，并上传到HBase集成环境
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2023-07-12 10:33:47
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目录最简单的数据存储Hash索引Hash与文件offsetsegment存储与合并一些重要问题Append-only logHash索引的限制排序表和LSM树排序表构建和维护排序表排序表的问题LSM树B+树索引介绍B+树可靠性如今的软件开发其实大都是面向数据的开发，近些年，我们看到了数不胜数的各种存储，眼花缭乱。MySQL、Redis、Kafka、HBase、MongoDB、ClickHouse、
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2023-08-24 21:40:58
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星环NoSQL数据库 Transwarp Hyperbase 作为一个新兴的数据库解决方案，旨在应对大数据环境下的挑战，致力于提供高性能、稳定可靠的存储与查询能力。在当前数据海量增长的背景下，许多企业在应用数据管理时遇到了性能瓶颈和高维护成本等初始技术痛点。
### 背景定位
随着企业数据量的急剧增加，传统关系型数据库已难以满足业务快速发展的需求。这让企业在数据存储、检索和分析等各个方面面临极
文章目录id全局唯一且自增，如何实现？需求特点实现方案1、数据库的 auto_increment优缺点进行优化：分库分表2、UUID生成规则优缺点进行优化：3、雪花（SnowFlake）算法snowflflake id生成规则优缺点 id全局唯一且自增，如何实现？系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中，几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期，我们需要考虑日
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2024-05-09 17:40:37
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数据倾斜几乎是大数据开发的必考题。今天通过一篇文章来学习数据倾斜及其处理方法。1.什么是数据倾斜 对于分布式系统，大量的数据集中到一台或几台服务器上，称为数据倾斜。数据倾斜现象有两种，一是数据频率倾斜，某一区域的数据量远远大于其他区域；二是数据大小倾斜，部分记录的大小远远大于平均值。 开发中的常见情况是出现了热点 key（重复的 key 大量出现）。默认情况下，Map 阶段同一个 key
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2023-08-30 13:45:54
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Impala是 Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在 Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。 Impala1l.0版比原来基于 Mapreduce I的 Hive SQL查询速度提升3~90倍,因此,Impala有可能完全取代 Hive，成为一种类SQL语法的分析查询技术。 Impala是为了在 Hadoop上实现低延迟的SQL查询而设
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2024-01-30 03:16:49
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我在这篇focus在两个主题：如何支持多表同步共用一个jar包，如何持续稳定的与ES交互写入数据。
《
使用Hbase协作器(Coprocessor)同步数据到ElasticSearch
》中作者把两个关键组件中的属性和方法都声明为static，这意味什么？类方法和属性在所有的线程中共享，源代码请参考该博客。 问题出来了，当你用如下传参数的方式绑定到多个表： alter 't
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2023-08-07 20:45:20
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Apache HBase 是 Hadoop 数据库，一个分布式、可伸缩的大数据存储。
目录一、介绍HBase二、为什么要用HBase三、入门HBase3.1 HBase的数据模型3.2 HBase 的Key-Value3.3 HBase架构3.4 HRegionServer内部3.5 被遗忘的HMaster四、RowKey的设计4.1 根据一个RowK
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2023-07-18 11:27:51
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Hadoop，HBase，NO-SQL是当今业界比较火的一些名词。满互联网都是对它的他们的赞许，其实光芒的背后还有部分缺点。本文只是我vogts的一些观点和想法。 HBase的优点： 分布式，易扩展，高性价比，运维成本低都是它的优点。HBase可以支持海量数据，单张表的数据量不上T，都不好意思出来打招呼。甚至可以拿很烂的SATA盘来作为存储，由于依赖底层的HDFS。新装的机器甚至可以不用做硬RAI
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2023-08-06 00:22:04
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所有的数据库数据一般是保存在Hadoop分布式系统上面的，用户通过一系列HRegion服务器获取这些数据。一台机器上一般只运行一个HRegion服务器，而且每一分区段的HRegion也只会被一个HRegion服务器维护。 HRegion服务器包含两大部分：HLog部分和HRegion部分。 HRegion服务器在它这里面，又相当于是个小组长。  
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2024-07-02 18:30:38
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、什么是数据倾斜？二、数据倾斜的表现是什么？
三、数据倾斜产生的原因？
四、如何解决数据倾斜？
总结 前言解决hadoop中数据倾斜的问题提示：本篇文章属于自己的观点，如有误差（不可能有误差的，查了好多资料呐~手动狗头~）望指正~一、什么是数据倾斜？数据倾斜是指在分布式计算框架或者涉及到传输文件的相关框架的文件传输时(
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2023-10-02 20:40:45
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1、hadoop：它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2、hive：通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的功能，你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能，hive会把语句转换成MapReduce，然后交给had
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2023-07-12 13:47:09
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数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。解决方案: &
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2023-07-11 22:06:15
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单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是:
1. 将不同的列归属与同一个列族下
2. 支持多版本数据
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2023-07-12 06:59:13
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HBase入门修行基础篇 HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目
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2023-07-14 22:28:01
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1. HBase 消除了磁盘的随机写，代价是将最新的数据保存到了内存表中，对内存的要求比较大，而内存表的数量多后，在每个内存表还较小的时候刷到磁盘，会导致磁盘文件多而且小。范围读取数据的时候就会跨多个数据文件甚至多个节点。为提高读取的性能，系统采取了 compaction操作，二为了防止某些情况下数据文件过大，hbase还设计了split操作2. 关于hbase 的reg
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2023-12-06 13:45:18
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