一、大数据领域海量数据存储现状首先来分析一下目前大数据领域中的一些数据存储系统：HDFS、HBase、Kudu HDFS：是一个分布式文件系统，适合文本类型数据存储，不支持修改删除，适合一次写入，多次读取的场景。借助于Hive可以实现基于SQL的海量数据分析。HDFS在实际工作中是最常见的。HBase：是一个NoSQL类型的数据库，支持海量数据的增删改查，基于Rowkey查询效率高，针对普通字段查
转载
2023-07-12 20:07:40
364阅读
# ClickHouse vs. Elasticsearch vs. HBase: A Comprehensive Comparison
In the world of big data processing, ClickHouse, Elasticsearch (ES), and HBase are three popular choices for storing and querying
原创
2024-07-05 06:30:08
53阅读
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
转载
2023-08-18 21:56:10
4阅读
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
转载
2023-07-17 15:20:50
209阅读
1. In-Memory KV Store : Redisin memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. Disk-Based KV Store: Leveldb真正基于磁盘的key-value
转载
2023-11-10 23:15:31
71阅读
HBaseHBase行锁机制，保证对单行数据操作的原子性。 HBase设计列簇的目的是为了处理我们表太宽的情况，设计region的目的的为了处理我们的表太高的情况。(可以理解成我们对mysql的分库分表更加简便)ClickHouse基本概念 数据的基本映射单元：一列数据用Column表示，一列数据中的单个值用Field表示。 数据类型：DataType，进行序列化和反序列化操作 Block：Cli
转载
2023-10-14 02:19:05
172阅读
1. hbase: hbase + phoenix: 强大的大数据 key-value + 大数据关系型引擎 (无 join,join 性能差) 单节点,可靠性差.
深入HBase架构解析（一）
详细模块图,和流程图 读写流程模块图, 无读写时序图.启动注册流程,读写流程.水平扩容, rowKey 设置要小心. 写快,读慢 (通过副本,和 分
转载
2023-08-03 12:26:44
197阅读
目录Elasticsearch的特点Elasticsearch和MySQL的区别Elasticsearch比MySQL快的原因如果MySQL走索引，谁比较快？参考 Elasticsearch的特点Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 优势： 1）分布式的文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。 2）分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应
转载
2023-07-08 16:58:25
178阅读
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在，后来为了让使用者
本项目为学校大数据工程实训项目，共开发4周，答辩成绩不错。代码仓库放文章尾，写的不好，代码仅供参考。搜索对于结构化数据，因为它们具有特定的结构，所以我们一般都是可以通过关系型数据库（MySQL，Oracle 等）的二维表（Table）的方式存储和搜索，也可以建立索引。对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方法：顺序扫描全文检索（1）顺序扫描：通过文字名称也可了解到它的大概搜索方式，即按照
转载
2024-06-25 19:21:36
165阅读
1. hbase与mysql的区别①定义：a)MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（此处以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。b)HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持s
转载
2023-08-18 22:15:37
34阅读
前言 应用系统通常需要借助数据预处理（如物化视图等）来实现数据查询加速的需求。目前业界主流数据库主要有以下两大类，一种是基于传统RDBMS关系型数据库来实现；另一种是基于NoSQL非关系型数据库来实现。那么问题来了，哪一种类型的数据库更符合产品的需要呢？ 开源技术栈中，以应用最为广泛的RDBMS关系型数据库MySQL和NoSQL非关系型数据库ElasticSearch(简称
转载
2023-11-18 22:01:34
37阅读
# Elasticsearch与MySQL的对比：一个新手的指南
在现代应用程序中，许多开发者面临着选择合适的数据库的问题。特别是当需要处理大量数据和实时搜索时，Elasticsearch（简称ES）和MySQL之间的对比变得尤为重要。本文将为大家详细说明如何将ES与MySQL进行对比，并希望对新手开发者能有所帮助。
## 整体流程
以下是使用ES与MySQL进行对比的步骤：
| 步骤 |
# ES MySQL对比
## 引言
在数据存储和检索领域，MySQL和Elasticsearch（以下简称ES）是两个广泛使用的开源工具。MySQL是一个关系数据库管理系统，用于存储结构化数据，而ES是一个分布式文档存储和检索引擎，用于存储和搜索非结构化数据。本文将对MySQL和ES进行对比，并通过代码示例来展示它们的使用方法和特点。
## 数据存储
### MySQL
MySQL是一
原创
2023-12-29 06:04:10
69阅读
# ES 对比 MySQL
## 1. 简介
Elasticsearch（以下简称ES）是一个实时的分布式搜索和分析引擎，基于Apache Lucene搭建而成。MySQL是一个关系型数据库管理系统。两者都是常见的数据存储和检索工具，但在一些方面有着明显的区别。
在本文中，我们将对ES和MySQL进行对比，从数据结构、搜索性能、扩展性等方面进行分析，帮助读者更好地选择适合自己需求的数据存储工
原创
2024-03-29 08:13:35
60阅读
# 对比ES和MySQL
## 流程
为了实现ES和MySQL的对比，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Elasticsearch |
| 2 | 安装MySQL |
| 3 | 创建索引和表 |
| 4 | 导入数据 |
| 5 | 查询数据 |
## 操作步骤
### 步骤一：安装Elasticsearch
首先
原创
2024-03-10 06:10:03
21阅读
在前篇博客里已经讲述了通过一个自定义 HBase Filter来获取数据的办法，在末尾指出此办法的性能是不能满足应用要求的，很显然对于如此成熟的HBase来说，高性能获取数据应该不是问题。下面首先简单介绍了搜索引擎的性能，然后详细说明了HBase与MySQL的性能对比，这里的数据都是经过实际的测试获得的。最后，给出了采用多线程批量从HBase中取数据的方案，此方案经过测试要比通过自定义Filter
转载
2023-07-17 21:11:06
190阅读
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)，在hbase内部，row ke
转载
2023-07-14 22:04:11
111阅读
作者 杨宏志本文大致会从以下几个方面入手，谈谈笔者对数据存储方案选型的看法：从MySQL到HBase集群化方案的演化MySQL与HBase的性能取舍不同方案的优化思路总结一.集群化方案1.MySQL应用的演化 MySQL与HBase说到最核心的点，是一种数据存储方案。方案本身没有对错、没有好坏，只有合适与否。相信多数公司都与MySQL有着不解之缘，部分学校的课程甚至直接以SQL语言作为数
转载
2023-08-07 16:35:18
91阅读
分析各种搜索的优劣势（es、solr、sphinx、mysql like）2016-08-18 11:541.mysql的like 简单的关键字搜索。不适合全文索引搜索。sphinx配置很麻烦，但是适合全文搜索。 - 入末2.sphinx和lucene本质都是倒排索引shpinx更新太麻烦虽然后面有增量索引，太难用了重建索引耗时太久实际上，如果不是很复杂，可以用mysql和redis实现
转载
2024-07-28 17:54:16
43阅读
