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...
回答:NoSQL和SQL看上去很像,以至于不少人把两者混为一谈,其实这两者完全是两类东西,虽然在开发中经常看见两者配合使用,但两者的定位不同,服务场景也是不同的。随着NoSQL数据库的兴起,不少人觉得未来NoSQL会取代传统的数据库,也有人认为NoSQL和SQL最终会融合在一起。未来的事情不好猜测,但在这里我们可以分析下两者的定位。什么是NoSQL?什么是SQL?1、NoSQL不能光看字面意思,不能理解...
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...
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。
...量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点: 在给定业务量级的情况下,预先评估好集群的合理规模 在 HBase 的众多参数中,选择合理的配置组合 二. HBase 写链路简要分析 HBase 的写入链路基于 LSM(Log-Structured Merge-Tree), 基本...
...量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点: 在给定业务量级的情况下,预先评估好集群的合理规模 在 HBase 的众多参数中,选择合理的配置组合 二. HBase 写链路简要分析 HBase 的写入链路基于 LSM(Log-Structured Merge-Tree), 基本...
...离线系统里,定期做一些清洗和计算再写入HBase,然后供业务去查询 HBase。 蚂蚁风控在蚂蚁上任何一笔交易支付都会调用风控,风控主要是去看这次交易是否属于同一个设备,是否是经常交易的地点,以及交易的店铺信息。它必...
...可用性,所以单节点版本非常适合开发、测试以及非核心业务小规模生产环境。 HBase单节点有以下特点: 体验一致 :和云数据库HBase集群版本各种操作,监控体验一致低成本 :年度爆款,99元/3月,399元/年高性能:深度内核优...
...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,分享网易数据科学中心多年大数据建设经验。 1.数据库技术 数据...
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...