回答:安装 HBase（Hadoop Database）是在 Linux 操作系统上进行大规模数据存储和处理的一种分布式数据库解决方案。以下是在 Linux 上安装 HBase 的一般步骤： 步骤 1：安装 Java 在 Linux 上安装 HBase 需要 Java 运行时环境（JRE）或 Java 开发工具包（JDK）。您可以通过以下命令安装 OpenJDK： 对于 Ubuntu/Debian...
hyuan
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回答:一、区别：1、Hbase： 基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库；HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。2、hive：本身不存储数据，通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，依赖HDFS和MapReduce；hive中的表是纯逻辑表。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，二者通常协作配合使用。二、适用场景：1、Hbase：海量明细数据的随机...
wizChen
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问题描述:[hadoop@usdp01 ~]$ hbase shellSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/usdp-srv/srv/udp/2.0.0.0/hdfs/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]...
13283826897
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回答:1. 如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；2. 如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；4. 如果你需要存储海量数据，连你自己都...
xiao7cn
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回答:MySQL是单机性能很好，基本都是内存操作，而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统，最经典的就是MapReduce的思想，特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的，可以调度大量机器，还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了，优势也就来了。
李世赞
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...本；增加新平台不断调研，丰富平台功能；新平台功能、性能改造，从而满足用户大规模使用需求；根据业务实际需求，输出相应解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发，分享网易数据科学...
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... T 级的数据增长量，以及随着数据量的快速增长导致访问性能的急剧下降，目前也只是通过传统的分表、分库等解决方案进行优化，但性能提升未达到预期，且后续维护升级复杂麻烦，不能很好的满足存储和性能弹性水平扩展的...
...ud Storage保管数据，你可以从Google上其它的服务中获益。 性能：由于有了Google Cloud Storage，Google的基础设施将会比HDFS提供更高的性能2. 平均比Hive快24倍，Impala剑指Stinger在YARN之前，Hadoop仅适用于离线处理场景。基于实时性的需求...
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大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
付永刚
