前言传统数据库遇到的问题，数据量很大的时候无法存储；没有很好的备份机制；数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑；因此我们需要探究更加合适的数据库来支撑我们的业务。 HBase什么是HBaseHbase（Hadoop Database）是建立在HDFS之上的分布式、面向列的NoSQL的数据库系统。 HBase特点优点：海量存储：适合存储PB级别的海量数据，采用
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2023-12-07 21:27:07
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# HBase与MongoDB的差异解析
在大数据时代，HBase和MongoDB是两款常用的NoSQL数据库，它们各自具备独特的功能和应用场景。本文将探讨HBase和MongoDB的主要差异，并通过代码示例和图表呈现，更易于理解。
## 一、数据库类型和数据模型
HBase是基于Hadoop生态系统构建的列式存储数据库，主要用于处理大规模数据的快速读写。它采用的是Hadoop的MapRed
原创
2024-08-01 09:23:18
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Mongodb和Hbase的对比1.Mongodb bson文档型数据库，整个数据都存在磁盘中，hbase是列式数据库，集群部署时每个familycolumn保存在单独的hdfs文件中。2.Mongodb 主键是“_id”,主键上面可以不建索引,记录插入的顺序和存放的顺序一样，hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)
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2023-07-28 13:37:41
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不严谨地讲，Redis定位在”快”，HBase定位于”大”,mongodb定位在”灵活”。 NoSQL的优点正好就是SQL的软肋，而其弱点正好也就是SQL的杀手锏最大区别在于，在一般使用情况下，mongodb可以当作简单场景下的但是性能高数倍的MySQL, Redis基本只会用来做缓存，HBase用来做离线计算Hbase，MongoDB，Redis都属于nosql型存储方案。在实际的项目实践上看，
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2023-11-26 15:04:31
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简介：1、MongoDB更类似于Mysql，支持字段索引，游标等操作，其优势在于查询功能强大， 擅长JSON数据，能够存储海量数据，不支持事务。2、Mysql在大数据量时效率显著下降，MongoDB更多作为关系数据库的一种替代。内存管理机制Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存
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2023-06-13 23:11:22
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MySqlQL与MongoDB都是开源的常用数据库，但是MySQL是传统的关系型数据库，MongoDB则是非关系型数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSQL的数据库。它们各有各的优点，关键是看用在什么地方。所以我们所熟知的那些SQL（全称Structured Query Language）语句就不适用于MongoDB了，因为SQL语句是关系型数据库的标准语言。
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2015-04-14 14:37:09
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Kafka基本概念 Message 消息，就是要发送的内容，一般包装成一个消息对象。Topic 通俗来讲的话，就是放置“消息”的地方，也就是说消息投递的一个容器。假如把消息看作是信封的话，那么 Topic 就是一个邮箱 。Partition && Log Partition 分区，可以理解为一个逻辑上的分区，像是我们电脑的磁盘 C:, D:, E: 盘一样,Kafka 为每个分区维
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2024-04-09 11:39:20
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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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ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异本文探讨下ElasticSearch 与 NoSQL 数据库差异，主要以MongoDB作为NoSql代表。 MongoDB 是开源的面向文档的数据库管理系统。ElasticSearch是基于Apache Lucene 的RESTful 实时搜索和 ...
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2021-07-22 18:58:00
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HBase概念学习（十）HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 HBase概念学习（十）HBase与MongDB等NoSQL数据库对照 转载请注明出处： jiq•钦's technical Blog - 季义钦 一、开篇 淘宝之前使用的存储层架构一直是MySQL数据库，配合以MongDB，T
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2016-11-22 11:08:00
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Hbase:Hbase是Hadoop的数据库，是bigtable的实现，基于HDFSHDFS：文件系统，是gfs的实现Hive,Hbase,HDFS等之间的关系Hive：Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。HDFS:HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字
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2023-05-29 15:59:54
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mysql与redis数据库类型：1.mysql是关系型数据库；2.redis是缓存数据库；数据库的作用：1.MySQL用于持久化存储数据到硬盘，功能强大，但是速度缓慢；2.Redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快；业务需求：1.MySQL和Redis因为需求的不同，一般在实际应用中都是配合使用的；运行机制：1.MySQL数据库作为存储的关系型数据库，相对薄弱的地方在于每次请求访问
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2023-08-30 10:48:30
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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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2023-06-29 16:02:58
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参考文章：Elasticsearch和Hbase对比分析MongoDB、Redis、elasticSearch、hbase的对比为什么写这篇文章一边选择基于ES来支持时序和全文检索场景，一边则选择基于Hbase来支持时序和全文检索场景。基于ES来支持时序和全文检索场景是比较好理解的，因为它本身的功能就支持这些，但是Hbase如何比较好支持全文检索场景呢？实际上，阿里云的Hbase服务借助了Solr
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2023-08-10 19:33:36
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目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专
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2023-07-18 11:53:38
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什么是mongoDBMongoDB是一个文档型数据库,数据以类似JSON的文档形式存储。MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求 MongoDB使用集合(Collections)来组织文档(Documents),每每个文档都是由键值对组成的。数据库(Database):存储数据的容器,类似于关系型数据库中的数据库。集合(Collection):数据库中的一个集合,类
mongdb与MySQL比较mysql database table 二维表mongdb database collection 类似json数据 _id 存储的数据是bson
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2022-06-20 20:08:26
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文章目录1. 数据库操作1.1 数据库切换1.2 删除当前指向的数据库2. 集合操作2.1 创建集合2.2 查看当前数据库的集合2.3 删除集合3. 数据类型4. 数据操作4.1 插入数据4.2 查询数据4.3 更新数据4.4 删除数据5. 数据查询5.1 基本查询5.2 比较运算符5.3 逻辑运算符5.4 范围运算符5.5 正则表达式5.6 获取指定数量数据5.7 获取指定位置的数据5.8 排
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2024-03-28 09:33:56
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前面讲了数据仓库的价值、构建思路、实例，完成数据仓库的概念、逻辑、物理模型设计后，数仓的产品选型也是需要考虑的部分，根据数据存储量、查询效率、并发能力可以选用MPP数仓和基于Hadoop的分布式数仓等； 一、MPP还是Hadoop这里继续用之前用到的图讲解，数据仓库的特性是处理温数据和冷数据，面向业务分析提供偏于离线分析能力，因此一般选用Hadoop+MPP数仓结合的解决方法，Hive能
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2023-09-08 08:56:19
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这两个不应该拿来做对比。看一下各自的介绍：Elasticsearch is a search server based on Lucene. （wiki：Elasticsearch）HBase is an open source, non-relational, distributed database modeled after Google'sBigTable and written in
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2023-08-29 14:52:42
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