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
|
2236人阅读
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
|
845人阅读
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
|
879人阅读
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
|
894人阅读
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
|
440人阅读
...性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 什么是 OpenTSDB OpenTSDB ，可以认为是一个时系列数据（库），它基于HBase存储数据，充分发挥了HBase的分布式列存储特性，支持数百万每秒的读写，它的特点就是容易扩展，灵...
...op001而不是localhost了，本地测试，创建表成功 这个配置的意思就是master不要解析regionServer的ip,直接返回，跟hdfs的配置一样，不过又换了个名字。。。 黄天不负苦心人。。。。
...的，一旦缺少分布式就无法解决大规模问题 。灵活性的意思是业务可以任意改变的；复杂性就是运行一条SQL能够访问多少数据或者说SQL是否复杂；延迟也可分为读与写的延迟。Hadoop & Spark可以解决计算复杂性和灵活性，但是解决...
...r 第四章：存储设计 4-1 存储思想 HBase中的LSM存储思想 什么是LSM树 LSM日志结构合并树，有两个或两个以上存储数据的结构组成的，每一个数据结构各自对应自己的存储介质 LSM树的简易模型描述 LSM思想在HBase中的思想 4-2 ...
...量、转化率、客户的画像和同行业进行对比这些数据属于什么位置。商家可以根据流量分析、活动分析和行业分析去进行决策。可以根据平时日志、点击量和访问量，数据库把数据通过实时的流处理写入HBase。有一部分写到离线...
...ion状态为region in transaction是因为？读取、写入数据时，为什么找不到region？HBase某一个表数据无法写入，也无法读取，从WebUI界面查看到有多个Region状态为region in transaction是因为？这是由于Region在分裂或者迁移中卡住了，可以找...
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...
