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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...浅入深的阐述。希望对Phoenix入门、在做架构设计和技术选型的同学能有一些帮助。另外，功能更强大和完善的HBase SQL能力也持续研发中，HBase使用难度会进一步降低，适应场景更加广泛。 3、回馈社区，积极推动社区发展阿里由...
...坛/BBS需要支持附件。而这些存储问题的最早方案就是用服务器的文件系统来直接存储，再加上合理的备份机制来防止文件丢失。 随着互联网的进一步发展，网站图片等富媒体的容量快速从TB级增加到PB甚至几十PB的级别。在这种...
...，小米会选择 HBase 呢？就目前情况来说，主要还是技术选型和人才储备上的考虑。 MongoDB 大家应该不陌生，但用到一定程度后，总会出现各种问题，甚至有文章呼吁大家放弃 MongoDB 。但所有数据库都不是十全十美的，没有...
...工作至今共 6 年半时间，起初主要负责公司的应用系统的服务器端程序的设计开发，对于公司的核心业务及系统架构非常熟悉。2015 年到 2016 年，主持开发了基于规则的智能诊断系统（专家系统）,该系统的开发，使自身对于专家...
...快速搭建服务发现体系。其中，Eureka Server 作为注册中心服务器，Spring Boot 应用整合 Eureka Client 向 Eureka Server 注册。实际上，Spring Cloud 除了整合 Netflix Eureka 作为服务发现之外，还提供了 Apache Zookeeper 和 HachiCorp Consul 的实现，所...
...分上线产品一致，这里做个整理。 对于框架的技术产品选型：后台快速开发框架SpringBoot，这个项目涉及两个子系统，一个商户投放卡包系统，一个用户应用系统，所以两个系统之间的通信使用了Kafka，缓存层依旧使用Redis，对于...
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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，...
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