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...
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...
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]...
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...
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。
...量。用户的输入会实时的写入HBase,同时这个实时的信息增量也会导入到离线系统里面,离线系统会定期的对数据进行计算,计算的数据结果会作为历史或近期历史再写回HBase,一个支付可能会调百十次的风控,而且需要在百毫...
...量导入导出工具 alibaba/DataX,是有赞内部研发的离线 Mysql 增量导入 Hive 的工具,把 Hive 中历史数据和当天增量部分做合并。DataX / DataY 负责将 Mysql 中的数据同步到数仓当中,Flume 作为日志数据的主要通道,同时也是 Mysql binlog 同...
...量导入导出工具 alibaba/DataX,是有赞内部研发的离线 Mysql 增量导入 Hive 的工具,把 Hive 中历史数据和当天增量部分做合并。DataX / DataY 负责将 Mysql 中的数据同步到数仓当中,Flume 作为日志数据的主要通道,同时也是 Mysql binlog 同...
...业务痛点,在 2017 年年底部署了 TiDB 独立集群,并全量+增量导入数据,保证原有 MySQL 集群和新建 TiDB 集群的数据一致性。在全量同步数据过程中,起初采用 Mydumper+Loader 方式。Loader 是 PingCAP 开发的全量导入工具,但是导入过程...
...种情况会影响备份性能。在此基础上做了优化。 RockDB的增量Checkpoint RockDB的数据会更新到内存,当内存满时,会写入到磁盘中。增量的机制会将新产生的文件COPY持久化中,而之前产生的文件就不需要COPY到持久化中去了。通过这...
...服务,截止到2015年7月底,友盟数据平台总量 9 PB,每天增量压缩后有 7TB,每天要处理接近 82 亿的对话,实时处理 100K QPS,离线处理 800 多个常规任务,集群规模是 500 多台服务器, 14000 个 CPU 核心。 关于友盟数据架构 友盟架构...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
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...